基于多圖像融合的巖石節(jié)理裂隙識別的中期報告

基于多圖像融合的巖石節(jié)理裂隙識別的中期報告一、研究背景與意義巖石節(jié)理是巖石中平面的弱面，是巖體中的重要裂隙形式。巖石節(jié)理在大地工程、礦山工程、建筑工程等領域有著廣泛的應用。巖石節(jié)理的分類和識別對于掌握巖體的力學性質、選址和布置建筑物、優(yōu)化礦山開采方案等方面都具有重要的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的巖石節(jié)理識別方法主要基于人工觀測，這種方法不僅耗費人力、時間、成本較高，而且準確率不穩(wěn)定、難以處理大規(guī)模的數(shù)據。隨著計算機技術和數(shù)字圖像處理的發(fā)展，圖像分析技術逐漸成為巖石節(jié)理識別的主流方法。但是，巖石節(jié)理的識別并不僅僅依靠一張圖像，它需要多個角度、多張不同光照條件下的圖像共同協(xié)作才能完整地描繪出節(jié)理的特征。因此，基于多圖像融合的巖石節(jié)理識別方法應運而生。本研究旨在探究基于多圖像融合的巖石節(jié)理識別方法，提高巖石節(jié)理的自動化識別水平，為巖石節(jié)理的研究和應用提供科學依據。二、研究內容本研究將采用基于多圖像融合的巖石節(jié)理識別方法對巖石節(jié)理進行自動化識別，并重點研究以下內容：1.多圖像采集與預處理。利用現(xiàn)有設備和技術采集多組巖石節(jié)理圖像，并對圖像進行預處理，去除圖像中的雜質和噪聲。2.多圖像融合技術研究。利用多圖像融合技術將多組巖石節(jié)理圖像進行融合，提取特征信息。3.基于深度學習的巖石節(jié)理識別方法研究。基于卷積神經網絡（CNN）的巖石節(jié)理識別方法進行深入研究，探究其在巖石節(jié)理自動化識別中的應用。4.巖石節(jié)理特征提取算法研究。基于巖石節(jié)理的特征形態(tài)進行算法設計，提取巖石節(jié)理的主要特征，輔助深度學習算法進行分類識別。5.實驗驗證。利用巖石節(jié)理圖像集，進行算法實驗和對比，評估算法性能，探討算法優(yōu)化和改進。三、研究方法本研究將采用以下方法：1.多角度巖石節(jié)理圖像采集。從實驗室或現(xiàn)場場地采集多組巖石節(jié)理圖像，包括不同角度、不同時刻、不同光照條件下的圖像。2.圖像預處理。采用數(shù)字圖像處理方法進行巖石節(jié)理圖像預處理，進行圖像去噪、對比度增強、邊緣檢測等操作，保證識別效果。3.多圖像融合。采用多圖像融合技術，將多組巖石節(jié)理圖像進行融合，提取巖石節(jié)理的主要特征。4.基于深度學習的識別模型構建。依據多圖像融合后的巖石節(jié)理特征，采用深度學習算法進行巖石節(jié)理自動化識別。5.提取巖石節(jié)理特征。針對巖石節(jié)理的特征形態(tài)進行算法設計，提取巖石節(jié)理的主要特征。6.實驗驗證。利用公開數(shù)據集和自己采集的數(shù)據集進行算法驗證，評估算法性能，并進行改進和優(yōu)化。四、預期成果本研究的預期成果包括：1.基于多圖像融合的巖石節(jié)理識別方法的研究，探究其在巖石節(jié)理自動化識別中的應用效果。2.深度學習算法與傳統(tǒng)特征提取算法的結合，提高巖石節(jié)理的自動化識別水