在信息化時(shí)代,計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展,并在地學(xué)領(lǐng)域有著越來越廣泛的應(yīng)用,如:數(shù)字填圖、地質(zhì)界面模擬等,同時(shí),隨著三維地質(zhì)建模技術(shù)與數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的日益成熟,圖像處理、CAD、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等各個(gè)學(xué)科相互滲透,并應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,如何智能化提取地質(zhì)數(shù)據(jù)和精確、高效地實(shí)現(xiàn)地質(zhì)界面模擬是三維地質(zhì)建模目前研究的熱點(diǎn)。在地質(zhì)界線提取方面,本文對圖像識(shí)別中的邊緣檢測算法進(jìn)行深入研究,對微分算子、LOG算子和Canny算子進(jìn)行對比分析;并對彩色圖像邊緣檢測的輸出融合法、多維梯度法、向量法進(jìn)行對比研究。從實(shí)現(xiàn)效率和精度考慮,采用基于Canny理論的彩色圖像邊緣檢測算法,來實(shí)現(xiàn)地質(zhì)界線數(shù)據(jù)的智能化提取,提取的地質(zhì)線清晰且能夠呈現(xiàn)特征。將圖像處理技術(shù)擴(kuò)展到地質(zhì)領(lǐng)域中,對三維地質(zhì)建模中數(shù)據(jù)快速獲取具有指導(dǎo)意義。在地質(zhì)界面的三維可視化方面,本文對三維地質(zhì)建模中面模型進(jìn)行深入研究,對地質(zhì)界面模擬算法進(jìn)行對比分析,如基于數(shù)字高程模型的格網(wǎng)（GRID）模型、不規(guī)則三角（TIN）模型和樣條插值算法。采用IDW插值和Delaunay三角剖分算法逐點(diǎn)插入法實(shí)現(xiàn)地表模型的構(gòu)建:在提取的地質(zhì)界線和等高線的基礎(chǔ)上,提取14條等高線上的... 

【文章來源】：成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

像素顏色強(qiáng)度不連續(xù)點(diǎn)的集合，其中 RGB 是最基礎(chǔ)的顏色空間，而常見的數(shù)字彩色圖像是也是由 RGB（紅、綠、藍(lán)）來定義的（王發(fā)乃，2012；余見，2008），Nevatia 最早開始研究彩色圖像邊緣檢測算法，并給出了邊緣檢測算法。最初的彩色圖像邊緣檢測是將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰色圖像，然后在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用灰色圖像檢測算法實(shí)現(xiàn)邊緣提取，提取的圖像不清晰，丟失了大量的圖像信息（余見，2008；楊阿慶，2013）。因此僅僅使用灰度圖像邊緣檢測算法曲圖像邊緣是不夠的，目前常用的彩色圖像邊緣檢測算法主要有：輸出融合方法、多維梯度方法和向量方法三類（關(guān)芳芳等，2013；余見，2008）。其中輸出融合法是最早提出將灰色圖像邊緣檢測算法應(yīng)用于彩色圖像上的算法。在 RGB 空間中，該算法原理是：采用灰度圖像邊緣檢測算法分別對這三個(gè)顏色分量獨(dú)立進(jìn)行邊緣檢測，然后將輸出結(jié)果按照三分量所得邊緣進(jìn)行加權(quán)求和（也可直接求和）（楊阿慶，2013；余見，2008）。該方法雖然可通過調(diào)節(jié)各分量的權(quán)重來改變邊緣的亮度，并且實(shí)現(xiàn)簡單迅速，但該算法對顏色空間具有依賴性，且沒有考慮彩色圖像的向量特性及顏色分量的的相關(guān)關(guān)系，易丟失邊緣信息。算法流程如圖所示（楊阿慶，2013）：

第 2 章 地質(zhì)界線提取算法多維梯度方法的原理是：采用灰色圖像邊緣檢測算法對三個(gè)分量分別計(jì)算梯度，然后進(jìn)行梯度合成或融合方法，通過設(shè)置閾值，進(jìn)行邊緣點(diǎn)的判定，最終實(shí)現(xiàn)邊緣提�。畎c，2013）。常采用彩色結(jié)構(gòu)張量法來實(shí)現(xiàn)梯度計(jì)算和相位信息獲�。和ㄟ^計(jì)算各方向梯度鄰域分量，選擇最大的梯度和相應(yīng)的方向作為圖像梯度和相位，解決了輸出融合法由于梯度方向相反而引起的幅度“相消”問題，避免邊緣的漏檢，并且該算法考慮了顏色分量間的相關(guān)關(guān)系，提取邊緣較完整。最經(jīng)典的算法是彩色 Canny 算法和 Cumnai 算法（楊阿慶，2013；余見，2008）。算法流程如圖所示（王發(fā)乃，2012；余見，2008）：

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3582738