岩石裂隙检测及形变测量算法研究

摘要

岩石的节理裂隙广泛存在于各类岩土工程和地质形态中，提取和分析岩石裂隙对工程安全、地质勘探、油气开采等方面都具有重要意义。利用数字图像分析技术进行微观裂隙的检测和测量是目前研究的热点之一。将小波变换的多分辨率分析特性应用到节理裂隙地精确提取中，采用数字散斑相关方法实现动态裂隙的形变测量。
　　从目前常用的图像预处理方式出发，将小波变换理论引入图像去噪中，结合软硬阈值法的优点提出了基于邻域信息的小波阈值去噪方法，可以自适应调整阈值，防止去噪时对细节的破坏。在边缘检测方面，利用模极大值点与边缘点的对应关系，在过渡区域，采用二值化边缘和模极大值法相结合的方式提取边缘，在其他区域，利用相邻尺度的小波系数的乘积进行边缘的检测和定位。最后，采用基于欧式距离的模式识别方法对边缘点进行分类，去除由岩石自身纹理形成的边缘。
　　在准确提取节理裂隙后，研究了基于二维数字散斑相关的形变测量方法。结合动态岩石裂隙易发生局部性突变和次生裂隙等特点，采用了以“一点五块”方式构建的区域窗口，利用五个窗口的相关系数均值抵消次生裂隙对单个窗口相关性的影响。在相关搜索中，采用遗传算法对相似度峰值点进行全局的自适应搜索。以相关系数作为适应性标准，通过迭代计算实现相关计算的快速收敛，求出裂隙形变位移。
　　通过实验实现了基于邻域信息的小波阈值去噪方法和基于遗传算法的相关搜索算法。在边缘检测中将基于相邻尺度乘积的算法与其他边缘算子进行性能比对。实验结果表明：小波变换在裂隙去噪和边缘检测方面表现良好，基于遗传算法的相关搜索算法能准确匹配形变前后的对应点，计算出的形变位移准确有效。

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1 绪论

1.1课题背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3研究内容与组织结构

2 岩石裂隙图像预处理

2.1小波变换

2.2小波去噪

2.3基于邻域信息的小波阈值去噪

2.4本章小结

3 裂隙提取及形变测量

3.1边缘检测

3.2基于相邻尺度乘积的边缘检测算法

3.3纹理和裂隙的区分

3.4裂隙形变测量

3.5基于遗传算法的相关搜索算法

3.6本章小结

4 实验与结果分析

4.1实验平台

4.2实验结果分析

4.3本章小结

5 总结与展望

5.1本文主要工作

5.2进一步研究方向

致谢

参考文献