基于紫外光图像的岩石裂隙跟踪及分析

《基于紫外光图像的岩石裂隙跟踪及分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、Y1219680分类号TP391．41密级公开重庆邮电大学硕士学位论文论文题目基于紫外光图像的岩石裂隙跟踪及分析英文题硕士研究生盏超指导教师至里星筮撞学科专业计算机应用技术eS0n论文提交日期2QQZ生§且论文答辩日期2QQ2生§墨zE论文评阅人黑叠越重客醒皇盎逢避挞．鱼是查堂答辩委员会主席屈玉筵教授西直太堂———一2007年4月20日重庆邮大学硕士学位论文摘要岩体与一般介质的重大差别在于它是结构面纵横切割而具有一定层次的多裂隙体。这些断层、节理、裂隙、弱面、夹层等构成的非均质各向异性和非连续的复合结构体，不仅影响岩体完整性和连续性，而且

2、有时会成为控制岩体的完整度和变形及破碎的重要因数。在许多岩体工程应用中，识别岩体裂隙非常重要。传统的获取岩石节理裂隙数据的方法是人工实地测量，近年来，随着IT技术的高速发展，越来越多的研究者已开始用数字图像技术进行岩石节理裂隙的研究。本文运用图像处理方法识别岩体裂隙并重点研究了裂隙主干部分的提取，张开度测量与拓扑性方面进行研究。主要工作如下：研究了一种基于深度权值的逐层剥离细化算法，该算法通过深度权值来约束各个方向的剥离速度，从而模拟火烧过程中任意的行进方向。通过实例分析，骨架(细化结果)的拓扑性、中轴性、单像素性，表现较为优秀，同时带有

3、较多原图像形状信息，对边界噪声敏感度大大降低。在研究基于深度权值的逐层剥离细化算法的基础上，通过分析骨架的相邻像素点组合，提出了一种基于街区距离的裂隙张开度测量算法。该算法结合Blum给出的骨架最大内切圆描述，通过计算最大内切圆半径得出裂隙张开度。通过模拟实验，该算法精度在O．5个像素之内。通过分析基于深度权值的逐层剥离细化算法得到的节理裂隙骨架的两相邻像素组，运用最大模的矢量叠加，实现了一种裂隙的方向的量化算法。并提出了一种基于裂隙方向的断点有向缝合算法，该算法依据断点所在裂隙的方向进行有向生长以达到缝合的目的，在缝合过程中不仅实现了节

4、理裂隙的拓扑性，而且还带有待缝合裂隙的宽度信息，为岩石节理裂隙的进一步分析打下良好的基础。关键词：岩石节理裂隙，紫外光，骨架，细化，张开度测量，肓向缝合重庆邮电大学硕士学位论文摘要AbstractThemaindifferencebetweenrockandthegeneralmediaisthatmultiplefracturesconstructacomplicatenetworkwithmany-crisscrossandhierarchicalplanes．Thevariousanisotropyandnon—continuous

5、compositestructuresarecomposedoffaults，joints，fracturesandweaksurfacelayers，whichnotonlyaffecttheintegrityandcontinuitybutalsobecometheimportantfactorsofcontrollingtheintegrityofrockdeformationandfragmentationsometimes．Intheapplicationsofrockengineering，identificationoffr

6、acturesisveryimportant．Thetraditionalmethodofacquireingrockfracturedataisfieldmeasurementbymanpower．Inrecentyears，withtherapidITdevelopment，moreandmoreresearchershavebegunusingdigitalimagetechnologyinrockfracturestudy．Inthisthesis，wemainlyidentifyfracturesandextractthetru

7、nkofafracture，breadthmeasuringandtopologicalresearch．Themajortasksareasfollows：Analgorithmbasedonthedepth·weightthinningwithstrippinglayerisproposed．Thealgorithmrestrainsthestrippingofalldirectionsbyweightsofdepth，andsimulatesburningprocessinalldirections．Bystudyofacase，t

8、heperformanceintheskeleton(thinningresultsinthedescription)，topologyattribute，axial，andsinglepix