基于裂隙方向的岩石节理裂隙缝合

基于裂隙方向的岩石节理裂隙缝合 Ro ck Fra ctu re S e w in g Ba s e d o n Fra ctu re Orie n ta tio n 重庆邮电大学瑞典皇家工学院黄1 1.2(1.;2.) 超 王卫星 H U A N G C H A O W A N G W E IX IN G摘要在 许 多 岩 体 工 程 应 用 中 识 别 岩 体 裂 隙 非 常 重 要 运 用 图 像 处 理 方 法 识 别 岩 体 裂 隙 并 实 现 自 动 缝 合 在 岩 体 裂 隙 识 别 中: , 。 非 常 困 难 并 且 至 关 重 要 在 实 验 室 和 工 作 中 新 近 开 发 的 岩 体 节 理 裂 隙 缝 合 算 法 对 裂 隙 缝 合 非 常 有 效 。 , 。 关键词图像岩石节理裂隙方向裂隙缝合: ; ; ; 中图分类号文献标识码: TP391.41 :A Abstr act:The recognition of rock fractures is very important in many real rock engineering applications. To apply image processing technique into rock fracture recognition, the key and hardest task is to auto- sewing fractures on the the rock fracture images, and the newly developed rock fracture sewing algorithm is very effective for sewing rock fractures, it has been tested in a laboratory and works satisfactorily. Key wor d:image pr ocessing,r ock fr actur e,fr actur e or ientation,fr actur e sewing 一般 而 言由 于 构 造应 力 场 的长 期 作 用天 然 岩 体并 非 均 令 为区域像素的集合为它的内部边界而 , , 1)R , H(R), H(R) i0质体而是由许许多多的断层节理裂隙弱面夹层等构成的 为它的外部边界令 为区域 中的部分像素的集合这些 , 、、、、。S (R)R , 非均质各项异性和非连续的复合结构体这些不连续面不仅影 像素在 连通下的所有邻域或者来自内部边界 或者来自 , 8 H(R)i响岩体完整性和连续性而且有时会成为控制岩体的完整度和 背景的余集赋值 , ——R 。R=R。 —old 变形及破碎的重要因数。年, 瑞典核燃料及核废料管理公 构建一个新的区域 为如下的进一步细化的结果 1994 2)R:new 司认为有必要深入了解放射性物质在裂隙岩体中运输和(SKB) 保持因而对裂隙岩体中裂隙几何形态特征进行研究显的十 如果 结束迭代并转步骤 否则赋值 。, 3)R=R, 4 。R=R,newoldoldnew分必要传统手工统计不仅主观因素和随机差异大而且 重复步骤 。, 2 。 需要耗费大量人力劳动工作效率低下近年来越来越多的工 是骨架图像的集合即区域 的骨架, 。, 4)R, R 。 new 程项目都用计算机视觉来实现年决定将数字图像 节理裂隙方向。2000 , SKB 2.2 技术运用于岩石节理裂隙的分析中同一个平面上的 个点这 个点可能不在一条直线上 。 n , n , 节理裂隙方向就是把这 个点近似的用一条直线表示n 。操作原理及过程 1 假定在 和 之间有一个线性的关系因此能被估计, , X Y Y 数字图像处理的最小单位是像素比起人工检测精确度 。, 为 : (1)有较大提高。 在式中参数 和 的确定是关键问即什么样的直线 (1)a b , 首先对获取的图片进行绿通道灰度化 1) , 。 方程能最好的匹配上述点。 在灰度图像的基础上利用加权的邻域平均算法对灰度 2) , 令 作为真实值与估计值之间的差即e , 图像进行滤波去噪。 (2) 使用 提出的最大类间方差法分割出节理裂隙。 3) Ostu 因此建立线性回归模型:在分割并除噪后的每幅二值图像提取骨架并对裂隙骨 4) , (3) 架两端建立线性回归模型实现裂节理裂隙缝合, 。 利用最小二乘准则当均方差最小时参数 和 能, , (MSE)a b 节理裂隙缝合算法 2 被获得: 节理裂隙骨架提取2.1 (4) 本文 通 过细 化 过 程重 复 地 去除 边 界 元素 直 至 找 到 最 大 厚 度未 的像素集合1 。 (5) 通过细线化提取骨架算法步骤如下 :(6) 黄超硕士研究生 : 基金项目 : TRUE (The Tr acer Retention Under standing Ex-令 (7)重庆市自然科学基金 由瑞典 欧盟联合支持per iments), SKB 、; 项目岩石裂隙节理图像分割算法研究: (CSTC2004BB7166) 您的得到两院院士关注图 像 处 理于是可以得到, : (8) (9) 图 细化算法结果图4 若 和 已知则那些点的线性回归模型就可得到根据 a b , 。 上述方法给出一组点就能得到这组点的线性回归模型但对 , , , 于这组点这个模型并不一定是最好的匹配利用下面的几个公 。 式来确定这个方程是否为一个最佳匹配: (10) 图 节理裂隙骨架图 5 在式两边平方并取和可得到下式(10), (11) 或者: S=S+S(12) 12 节理裂隙缝合图 图 6 其中 是 每个 点 与 均值 的 方 差和 包 括 两部 分 是 点 , S , S , S1 下面为手工描绘连接的节理裂隙图片 与 其 线 性 回 归 模 型 的 方 差 和 自 由 度 为 在 线 性 回 归 模 型 , n- 2( 中 有 两 个 参 数是 线 性 回 归 模 型 与 均 值 之 间 的 方 差 和 自), S, 2 由度为 1。于是可以得到下式: (13) 图 手工描绘连接的节理裂隙 7 根据 这 个式 子 就 能确 定 是 否对 于 这 组点 所 得 的 线 性 回 归 模型能较好的匹配。 裂隙缝合2.3 在操作中从节理裂隙骨架取几个点两端建立线性回归方, 图 基于绿通道灰度化后的二值图 8 程并引射线至相交其射线方向就是其节理裂隙生长方向, 。。 两射线相交取其交点与其对应的节理裂隙端点相连, 。 射线与节理裂隙骨架相交取交点与其对应的节理裂隙端 , 点相连。 没有交点不连接, 。 图 节理裂隙骨架9 这里 需 要说 明 的 是节 理 裂 隙端 点 引 发的 射 线 并 非 任 意 连 小结实验中该算法较好的实现了简单节理裂隙的缝 合 :, ,接而是有一定优先顺序较大的裂隙要优先于较小的裂隙并 , 。, 鲁棒性好但算法并不完善在小段裂隙的缝合中由于裂隙方。, , 且每条射线寻找到第一交点后就不再向下延伸。 向引发的射线未相交而未实现缝合如图 中的右边小段可 , 。。6 实验结果 2.4 以结合原图的梯度进行辅助运算。 为了进行对比本文用了基于节理裂隙生长方向的裂隙缝, 总结3 合算法和手工描绘连接裂隙取骨架并进行对比图 为本文提 。6 出算法的结果图图 为手动连接裂隙的骨架图, 。 9 本文提出了裂隙方向这个概念并提出了一种基于节理裂 , 隙生长方向的裂隙缝合算法通过本文的理论分析和实验结果。 表明该算法可以实现简单的节理裂隙缝合其对判断节理裂隙。 的连通性的后续工作打下良好基础。 本文作者创新点提出了裂隙方向这个概念并以此为基础 :, 图 紫外光下采集的节理裂隙 1 提出了一种基于节理裂隙生长方向的裂隙缝合算法。 参考文献 : [1]Franklin J A , Maerz N H , Bennett C P. Rock mass characteri- zation using photoanalysis [J] . International Journal of Mining and Geological Engineering , 1988 ,6 :972112. 图 基于绿通道的灰度图 2 [2]Zou Dingxiang , Wang Weixing , Ma Bailing. Computer simula- tion of spatial distribution of weakness planes and its influence on rock blasting [C] . Proc of the Int Sym on Intense Dynamic Load- ing and Its Effects , Beijing ,China ,1986. 105621062. [3]Finn O. Fracture toughness testing of rock with core based spec- imens [J] . Engineering Fracture Mechanics ,1990 ,35 (1/ 2/ 3) : 图 去噪后的二值图 3 下转第 页3512366. (256 ) - -邮局订阅号82-946 360 元 /年 《P LC 技术应用 200 例》: 293 骨架算法的抗噪声性能。间的距离二维距离变换分两个步骤 。: 参考文献:各方向距离变换是从四个角的方向分别扫描计算。; (1) 李彬刘冀伟韩鸿哲李正熙复杂背景下人体骨架的提取[1],,,. [J]TD1(x, y)=min[TD(x, y+1), TD(x+1, y)]+1 微计算机信息 , 2004, (07)TD2(x, y)=min[TD(x-1 , y), TD(x+1, y)]+1 [2]H. Jiang, N. Alperin ,A New Automatic Skeletonization TD3(x, y)=min[TD(x, y- 1), TD(x- 1, y)]+1 Algorithm for 3D Vascular Volumes , Proceedings of the 26th TD4(x, y)=min[TD(x, y- 1), TD(x+1, y)]+1 Annual International Conference of the IEEE EMBS San 取其中的竞争取值是对各方向距离变换值进行比较(2)。, Francisco, CA, USA ? September 1- 5, 2004. 较小值作为该象素点的距离变换值这样就可以得到一个灰度 , [3]Robert D. Schiffenbauer, A Survey of Aspect Graphs, 级图像最终变换为对四种变换竞争取最小值即。, : Department of Computer and Information Science Technical TD(x, y)=min[TD1(x, y), TD2(x, y), TD3(x, y), TD4(x, y)] Report TR- CIS- 2001- 01 02/28/2001. 中 的象素点的值 最 后变 换 表示坐标为TD(x, y), (x, y), [4]H.Sundar; D.Silver; N.Gagvani; S.Dickinson;Skeleton Based 结果如图 所示2(f)。 刘相滨;邹北骥;孙家广;基于Shape Matching and Retrieval. [5]边界跟踪的快速欧氏距离变换 算法，计算机学报，Feb.2006,Vol.29,No.2. 作者简介张绍广男清华大学电子工程系硕士研究 : (1974- ), 。 生主要从事图像处理和目标识别等方面的研究,,E- mail:zhang- sg03@mails.tsinghua.edu.cn。 Biogr aphy:Shaoguang Zhang male,graduate,was born in Henan province .He was engaged in research of image process and object recognition . 北京李凤亭 马惠敏清华大学电子工程系张绍广) (100084 通讯地址北京清华大学电子工程系张绍广:(100084 ) 收稿日期修稿日期(:2006.1.3)(:2007.2.5) 上接第 页(293 ) ， [4] Rafael C. Gonzalez Ricxhard E.Woods. Digital Image Pro- 实验结果与分析 4 cessing Second Edition [M]. BeiJing:Electronic Industry Press ,July ， 2002. 75- 214567- 634.为了验证骨架和距离变换的综合效果实验目标选择为模 , [5]Milan Sonka , Vaclav Hlavac , Roger Boyle. Image Processing , 首先取其各向形态图聚型库中 飞机飞机等 模型F4 、F16 3D , Analysis , and Machine Vision Second Edition[M]. Beijing Posts & 类建成特征数据库然后取目标模型任意角度的投影图用上 , , , Telecom Press,January 2002. 228- 289. 面的算法进行变换求取特征数据查询与之匹配的数据库值即, , [6]汪传民，叶邦彦，黄先德，黄昌正，基于计算机视觉的轴承 外可得此投影图是哪一个目标及其投影角度图 是 飞机 , 3 F4 径检测系统的研究微计算机信息，，， [J]20065(1)205- 207.部分形态图及对应骨架图: 作者简介黄超男 年生 汉 族 江西 新 余 人重 庆 邮 电大 : , , 1981 , , , 学在读硕 士 研 究生 研 究 方向图 形 图像 处 理王卫 星 男 , :;, , 1959 年出生瑞典瑞 典 皇 家工 学 院 教授 重 庆 邮电 大 学 教授 研 究 , , , , 方向图形图像处理: 。 Biogr aphy:Huang Chao, Male, born in Xinyu, Jiangxi Province in 1981,Han, studying master' s degree in Chongqing University of Posts and Telecommunications, majoring in Graphics and im- age processing;Wang Weixing, Male, born in 1959, Professor of (a) (b) (c) (d) Royal Institute of Technology , Professor of Chongqing University 图 飞机部分形态图及对应骨架图 3 F4 of Posts and Telecommunications, majoring in Graphics and im- 实 验 随 机 选 取 飞 机 方 向 任 意 角 度 投 影 图 F4, F16 x, y, z age processing. 张识别结果为 可以识别到类别可以识别到朝向 100 , 88%, 70% 王卫星重庆重庆邮电大学计算机学院黄超) (400065 角度本文给出了一种基于权值的骨架算法该方法引入了距。, 重庆 瑞典皇家工学院王卫星 )(400065 离变换的一些结论实验结果表明利用该算法可以提高目标 。, 通讯地址重庆邮电大学研究生院 栋黄超:(400065 76#34 ) 识别的抗噪能力尤其适用于有遮挡目标的识别, 。 收稿日期修稿日期(:2006.1.3)(:2007.2.5)