巖石節(jié)理裂隙圖像增強和分割算法研究.pdf

1、巖石節(jié)理裂隙研究的一項重要內容就是獲得精確的巖體節(jié)理幾何信息。這些斷層、節(jié)理、裂隙、弱面、夾層等構成的非均質各向異性和非連續(xù)的復合結構體，不僅影響巖體完整性和連續(xù)性，而且有時會成為控制巖體的完整度和變形及破碎的重要因素。在許多巖體工程應用中，識別巖體裂隙非常重要。
　　 使用數(shù)字圖像處理的手段來獲得巖體裂隙的形態(tài)屬性與人工實地測量相比安全性好、速度快，并且精確性更高。圖像測量涉及到很多圖像處理方法，圖像增強和圖像分割是非常重要的

2、部分。增強效果的好壞會對分割結果產生直接影響，而分割的結果對于后續(xù)的節(jié)理裂隙形態(tài)屬性分析至關重要。
　　 本文對巖石節(jié)理裂隙圖像處理過程中的增強和分割部分進行了研究，主要工作如下：
　　 一、對Tiansi算子模板的缺陷進行了分析，并由此提出了一種加權模板算法。改進的算法充分利用了圖像中的空間信息，灰度連續(xù)性。在使用Tiansi模板進行圖像處理時，對模板內的像素采用加權的方式進行處理。權值由圖像中像素點的灰度不連續(xù)性決定

3、，像素灰度不連續(xù)性越大，則權值β(x，y)越??；反之，像素的灰度不連續(xù)性越小，權值β(x，y)越大。各個像素的權值在0-1的范圍之內。實驗證明該算法不僅能夠保留了Tiansi算子的優(yōu)點，保留圖像細節(jié)，還能夠增強圖像的邊緣輪廓，并且對椒鹽噪聲還有很好的魯棒性，達到了較好的效果。
　　 二、對基于核函數(shù)的空間模糊C均值聚類分割算法進行了研究，提出了快速的聚類算法。由于本算法改進了聚類的目標函數(shù)，利用灰度相似度的平均值把當前目標像素周