張占旭 蘇俊輝 呂光祖 駱維斌 許存祿

摘要：數(shù)字鉆孔攝像技術(shù)能準(zhǔn)確獲取鉆孔中巖體結(jié)構(gòu)面特征信息，針對(duì)現(xiàn)有數(shù)字鉆孔圖像分析人力需求量大、主觀性強(qiáng)、計(jì)算量大的不足，研究提出方案實(shí)現(xiàn)數(shù)字鉆孔攝像技術(shù)采集的鉆孔內(nèi)壁圖像自動(dòng)識(shí)別。首先，用二維伽馬函數(shù)光照自適應(yīng)矯算法對(duì)圖像進(jìn)行光照均勻處理，利用經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的DexiNed網(wǎng)絡(luò)對(duì)矯正后圖像邊緣進(jìn)行特征提??；其次，提出Epremoval方法處理邊緣點(diǎn)噪聲提取感興趣區(qū)域；最后，根據(jù)正弦曲線泰勒展開式對(duì)圖像中的表征數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合。通過(guò)對(duì)得到曲線進(jìn)行計(jì)算、空間變換和數(shù)理變換得到巖體結(jié)構(gòu)面參數(shù)。以某隧道工程的數(shù)字鉆孔圖像為例，研究提出的算法結(jié)果優(yōu)于人工輔助判讀結(jié)果。

關(guān)鍵詞：數(shù)字鉆孔圖像；巖體結(jié)構(gòu)面；感興趣區(qū)域；泰勒展開式；多項(xiàng)式擬合

中圖分類號(hào)：TU45????????? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A????? 文章編號(hào)：1000-582X（2024）02-040-11

Automatic identification of rock structure surface based on digital borehole images

ZHANG Zhanxyu1， SU Junhui 1， LYU Guangzu2， LUO Weibin1， XU Cunlu2

（1. Gansu Road and Bridge Construction Group Co.， Ltd.， Lanzhou 730000， P. R. China; 2. School of Information Science and Engineering， Lanzhou University， Lanzhou 730000， P. R. China）

Abstract： Digital borehole camera technology can accurately acquire information regarding the structural surface characteristics of rock within a borehole. To address the shortcomings such as labor-intensity， subjectivity， and computational intensity associated with existing digital borehole image analysis， this paper introduces a new analysis scheme to automate the recognition of borehole interior images captured by digital borehole camera technology. The proposed scheme begins by uniformly illuminating images using a two-dimensional gamma function light-adaptive correction algorithm. Next， edge features are extracted using a pre-trained DexiNed network. To tackle edge point noise and extract the region of interest， the Epremoval method is employed. Finally， the method performs polynomial fitting on the characterization data in the image utilizing the Taylor expansion of the sine curve. The parameters of the rock structure surface are obtained by calculation， spatial transformation and mathematical transformation of the obtained curves. The algorithm is applied to the digital borehole image of a tunnel project as an illustrative example. The obtained results are compared with the results of manual assisted interpretation， revealing superior recognition capabilities of the proposed method.

Keywords： digital drilling images; rock discontinuities; area of interest; Taylor expansion; polynomial fitting

巖體中結(jié)構(gòu)面的分布和組合特征決定了巖體的工程地質(zhì)、力學(xué)性質(zhì)，是各種巖體地質(zhì)工程問(wèn)題的重要控制因素，巖體結(jié)構(gòu)面信息是進(jìn)行巖體結(jié)構(gòu)分析和巖體穩(wěn)定性評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)[1]。巖體結(jié)構(gòu)面信息的識(shí)別主要研究如何提取巖體內(nèi)部巖體結(jié)構(gòu)面的粗糙度、張開度等幾何特征[2]，是巖體結(jié)構(gòu)面重要研究方向，也是工程地質(zhì)和巖石工程領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題[3]。

巖體結(jié)構(gòu)面幾何參數(shù)獲取現(xiàn)有方法包括接觸式測(cè)量和非接觸式測(cè)量。接觸式測(cè)量方法主要使用測(cè)線法和測(cè)窗法等[4]，需要人工利用皮尺和羅盤等傳統(tǒng)測(cè)量工具在現(xiàn)場(chǎng)結(jié)構(gòu)面上進(jìn)行人工測(cè)量，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量危險(xiǎn)性高、效率低，結(jié)果精確度受人為因素影響[5?6]。非接觸式測(cè)量技術(shù)包括數(shù)字近距離攝影測(cè)量、無(wú)人機(jī)低空攝影和三維激光掃描技術(shù)等。其中，數(shù)字近距離攝影測(cè)量是以數(shù)字存儲(chǔ)形式從圖像中識(shí)別和提取物理信息的方法[7]，是便捷高效獲取巖體結(jié)構(gòu)面幾何參數(shù)的有效技術(shù)方法[8]。

利用數(shù)字近距離攝影測(cè)量技術(shù)測(cè)量得到數(shù)字鉆孔圖像的后續(xù)處理是巖體特性分析的關(guān)鍵[9]，目前主要是人工判讀法和自動(dòng)識(shí)別[10]。人工輔助判讀因個(gè)體差異，在計(jì)算巖體結(jié)構(gòu)面正弦曲線參數(shù)時(shí)存在一定誤差，導(dǎo)致效率低且難快速精準(zhǔn)識(shí)別、提取參數(shù)[11]。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的飛速發(fā)展，利用圖像處理算法自動(dòng)識(shí)別巖體結(jié)構(gòu)面成為高效技術(shù)手段。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在探索巖體結(jié)構(gòu)面的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)方面進(jìn)行了大量研究，汪進(jìn)超等[12]結(jié)合鉆孔圖像中巖體結(jié)構(gòu)面的性質(zhì)，采用自適應(yīng)中值濾波法對(duì)鉆孔圖像進(jìn)行去噪處理，提出結(jié)合梯度算子與最大類間方差法，對(duì)分割后的圖像進(jìn)行Canny算子邊緣檢測(cè)，最后使用多項(xiàng)式曲線擬合獲得結(jié)構(gòu)面的正弦曲線。袁浩琪等[13]根據(jù)圖像特征確定面積半徑并采用同心圓展開法得到矩形展開圖，利用SIFT特征點(diǎn)完成與Ransac算法的精確匹配，并采用加權(quán)平均法完成圖像融合。宋琨[14]等提出一種考慮結(jié)構(gòu)面圖像灰度分布特點(diǎn)的智能識(shí)別方法，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、降噪等預(yù)處理操作，根據(jù)特征值獲取特征圖像，并進(jìn)行邊緣檢測(cè)、閾值分割及形態(tài)學(xué)處理，對(duì)邊緣曲線進(jìn)行擬合實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)面特征的智能化識(shí)別。Zou等[15]提取圖像中的結(jié)構(gòu)面剖面線、分析傾角，將結(jié)構(gòu)面圓形剖面線轉(zhuǎn)換為三維特征進(jìn)行分析。Hough變換或與其他技術(shù)結(jié)合使用是最常用的方法[16-19]，Hough變換對(duì)巖體結(jié)構(gòu)面擬合，獲取特征參數(shù)，提高巖體結(jié)構(gòu)面檢測(cè)精度和效率。盡管Hough變換方法在結(jié)構(gòu)面圖像分析方面取得較好效果，但其應(yīng)用也面臨著對(duì)圖像噪聲、光照變化和曲線形狀的敏感性，以及計(jì)算復(fù)雜度較高等問(wèn)題限制。夏丁等[19]對(duì)鉆孔圖像進(jìn)行中值濾波處理、高通增強(qiáng)、拉普拉斯銳化、二次中值濾波處理、灰度均衡和Canny二值化等預(yù)處理操作，使用二次Hough變換識(shí)別結(jié)構(gòu)面的正弦曲線。隨著深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法被應(yīng)用在巖體結(jié)構(gòu)面識(shí)別，取得良好效果。蘇鈺桐等[20]選取煤礦井下鉆孔圖像在VOC2007上制作數(shù)據(jù)集并采用Darknet-53網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練[21]，實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆孔圖像裂隙的快速準(zhǔn)確識(shí)別，但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練需要較大人力物力收集數(shù)據(jù)和細(xì)致標(biāo)注[22]。首先，利用圖像去噪和增強(qiáng)方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后，分割圖像，對(duì)抽取的紋理或邊緣特征進(jìn)行分析，在巖體結(jié)構(gòu)面幾何特征提取和檢測(cè)方面取得進(jìn)展，但在結(jié)構(gòu)面錯(cuò)綜復(fù)雜且數(shù)量多、結(jié)構(gòu)面圖像受到噪聲污染、及成像現(xiàn)場(chǎng)光照強(qiáng)度不均勻等情況，圖像預(yù)處理流程過(guò)于復(fù)雜，且預(yù)處理效果不理想，導(dǎo)致最終結(jié)構(gòu)面自動(dòng)識(shí)別性能較差，無(wú)法滿足在工程環(huán)境中的應(yīng)用[23]。

研究提出了一種新的數(shù)字鉆孔圖像巖體結(jié)構(gòu)面自動(dòng)化識(shí)別方法——DET（DexiNed-epremoval-talor）。為應(yīng)對(duì)光照強(qiáng)度不均勻問(wèn)題，DET首先用二維伽馬函數(shù)光照自適應(yīng)矯正算法對(duì)圖像進(jìn)行處理；為避免深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)和精細(xì)標(biāo)注的問(wèn)題，DET利用在BIPED數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的DexiNed[24]（dense extreme inception network for edge detection）網(wǎng)絡(luò)對(duì)矯正后數(shù)字鉆孔圖像進(jìn)行邊緣提取。隨后，通過(guò)Epremoval方法對(duì)提取后的圖像進(jìn)行處理，該方法能在盡可能保留巖體結(jié)構(gòu)面正弦曲線特征的同時(shí)去除大部分邊緣點(diǎn)。最后，DET對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)字鉆孔圖像提取感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）并根據(jù)正弦曲線的泰勒展開式，對(duì)表征數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，得到的曲線計(jì)算出正弦曲線的特征參數(shù)。筆者對(duì)得到的特征參數(shù)進(jìn)行數(shù)理變換、空間變換得到巖體結(jié)構(gòu)面的幾何信息估計(jì)值。

1 數(shù)字鉆孔圖像感興趣區(qū)域的提取

為減少因圖像采集時(shí)光照不均的問(wèn)題，DET使用二維伽馬函數(shù)光照自適應(yīng)矯算法。為降低算法復(fù)雜度，加強(qiáng)對(duì)特征區(qū)域的提取，DET使用經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的DexiNed網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字鉆孔圖像進(jìn)行邊緣特征提取[24]， 提出Epermoval方法，能有效去除邊緣點(diǎn)噪聲的同時(shí)最大限度保留巖體結(jié)構(gòu)面的特征。根據(jù)數(shù)字鉆孔圖像巖體結(jié)構(gòu)面呈分段分布的特性，設(shè)計(jì)特征信號(hào)CS（characteristic signals），實(shí)現(xiàn)對(duì)ROI的提取。

1.1 基于DexiNed網(wǎng)絡(luò)的預(yù)處理

工程實(shí)踐中采集的數(shù)字鉆孔圖像存在大量噪聲，不利于對(duì)巖體結(jié)構(gòu)面特征的識(shí)別。按照?qǐng)D1中的流程對(duì)數(shù)字鉆孔圖像進(jìn)行預(yù)處理，減少噪聲對(duì)巖體結(jié)構(gòu)面表征的影響，增強(qiáng)感興趣區(qū)域的特征。圖2為各預(yù)處理流程效果圖。

1.1.1 光照矯正

研究使用光照自適應(yīng)校正算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖3所示，方法采用雙邊濾波法提取非均勻光照?qǐng)D像的光照分量，根據(jù)光照分量分布特性對(duì)二維伽馬函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，在保持原始圖像中有效信息的同時(shí)對(duì)非均勻光照?qǐng)D像進(jìn)行矯正。該方法既能提高圖像視覺(jué)效果，又能挖掘出更多黑暗區(qū)域的細(xì)節(jié)[25]。如圖2（b）和圖4所示，該方法使光照更均勻，有效減少因光照問(wèn)題造成的誤差。

1.1.2 DexiNed網(wǎng)絡(luò)處理

DexiNed可看作是密集端初始網(wǎng)絡(luò)（Dexi）和上采樣塊（UB）2個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，其模型結(jié)構(gòu)如圖5所示，當(dāng)Dexi輸入RGB圖像時(shí)，UB提供來(lái)自Dexi每個(gè)塊的特征映射，避免深層中遺漏邊緣。在不需要任何預(yù)先訓(xùn)練數(shù)據(jù)情況下，DexiNed可獲得較好效果。如圖2（c）所示，數(shù)字鉆孔圖像經(jīng)過(guò)DexiNed網(wǎng)絡(luò)處理，得到較為清晰的特征圖，但仍包含一些噪聲。

1.1.3 Epremoval方法

為有效去除邊緣點(diǎn)噪聲的同時(shí)最大限度保留巖體結(jié)構(gòu)面特征，筆者提出Epremoval方法。該方法分為去除小面積邊緣點(diǎn)噪聲和去除大面積邊緣點(diǎn)噪聲。首先，尋找圖像中的邊緣點(diǎn)輪廓信息，計(jì)算每個(gè)輪廓圍成的圖像面積，得到數(shù)組S_e [i]（i=0，1，…，N_e-1），其中N_e表示檢測(cè)出的邊緣點(diǎn)個(gè)數(shù)；其次，設(shè)置去除小面積邊緣點(diǎn)噪聲的閾值T_e；最后，將S_e [i]小于T_e的邊緣點(diǎn)對(duì)應(yīng)I_b （x，y）中所有（x，y）設(shè)置為背景色。具體公式如下所示

I_b （x，y）={（0??????? ???，if? S_e [i]≤T_e，@I_b （x，y） ，otherwise，）┤ ?? （1）

式（1）中：S_e [i]（x，y）表示邊緣點(diǎn)S_e [i]對(duì)應(yīng)圖像I_b （x，y）中所有（x，y）。經(jīng)過(guò)上述操作，仍存在一些面積較大位于中間的邊緣點(diǎn)噪聲，對(duì)圖像進(jìn)行遍歷，計(jì)算每行的表征數(shù)據(jù)DH_b （i）

DH_b （i）=∑_（j=0）^（w-1）?〖E（i，j）〗 ，?? （2）

式（2）中：w表示圖像的寬度。計(jì)算不同區(qū)域DH_b （i）≠0的連續(xù)行數(shù)并存儲(chǔ)到數(shù)組L_e [i]（i=0，1，…，N_e-1）中，得到max（L_e [i]）。令ψ=max（L_e [i]），對(duì)I_b （x，y）中（i，i+h-ψ-1） 行進(jìn)行遍歷，在第i行的圖像左邊緣形成一個(gè)ψ×w?3的矩陣E，右邊緣形成一個(gè)矩陣S，對(duì)矩陣E和S中圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，直到遍歷結(jié)束，得到圖像I_t （x，y），計(jì)算公式為

I_t （i）={（I_b （i）? ，if?? ∑_（i=0）^（w/3-1）?〖sgn（∑_（j=0）^（ψ-1）?〖E（i，j）+∑_（j=0）^（ψ-1）?〖S（i，j）〗〗）〗≠0，@0?????? ，otherwise，）┤ （3）

式中：sgn是一類符號(hào)函數(shù)，具體應(yīng)用如下

sgn（number）={（-1?? ，?????? （number<0），@0??? ，????? （number=0），@1??? ，?????? （number>0），）┤ ????? （4）

經(jīng)過(guò)Epremoval方法處理，效果圖如2（d）所示，去除大量噪聲值，保留巖體結(jié)構(gòu)面的正弦特征。

1.2 感興趣區(qū)域的提取

數(shù)字鉆孔圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后效果如圖2（d）所示，圖像中感興趣區(qū)域的特征明顯。筆者采用的感興趣區(qū)域特征信號(hào)提取公式如下所示

CS（i）=1/w ∑_（j=0）^（w-1）?〖（I_b （i，j）-1/N ∑_（i=0）^（h-1）?∑_（j=0）^（w-1）?〖I_b （i，j）〗）〗 ， （5）

式中，h表示圖像的高度。如圖6所示，計(jì)算出的特征信號(hào)CS（i）能較好表示感興趣區(qū)域的范圍，通過(guò)特征信號(hào)邊界完成對(duì)感興趣區(qū)域的提取。

2 巖體結(jié)構(gòu)面特征參數(shù)

在識(shí)別過(guò)程中，因交錯(cuò)結(jié)構(gòu)面相互干擾，結(jié)構(gòu)面破碎是導(dǎo)致未呈現(xiàn)正弦特性的原因，研究?jī)H識(shí)別呈現(xiàn)固定單周期特性的單一巖體結(jié)構(gòu)面。在處理巖體結(jié)構(gòu)面的正弦函數(shù)曲線時(shí)，函數(shù)曲線公式可以表示為

y=A?sin（ω?x+φ）+K，???? （6）

式中：A為幅度；ω為角速度；K為基線；φ為初始相位。

2.1 線性擬合

如圖6所示，數(shù)字鉆孔圖像被劃分出多個(gè)感興趣區(qū)域。對(duì)感興趣區(qū)域中的興趣點(diǎn)進(jìn)行分析，曲線y_ta的計(jì)算公式為

y_ta （i）={（1/h_ta? ∑_（j=0）^（h_ta）?〖I_ta （i，j）??????????????????? ，if??? I_ta （i，j）≠0，〗@?_ta y_ta （i-1）+?_ta y_ta （i+n）??? ，otherwise，）┤ ? （7）

式中：I_ta代表提取出的感興趣區(qū)域的圖像；h_ta表示I_ta的高；?_tal和?_tar代表y_ta （i-1）和y_ta （i+n）結(jié)合時(shí)的權(quán)重，y_ta （i+n）代表y_ta （i）后第一個(gè)不為0的點(diǎn)。經(jīng)過(guò)上述處理得到曲線y_ta，如圖7所示，該方法將感興趣區(qū)域中的興趣點(diǎn)分布較好表示出來(lái)，盡可能保留巖體結(jié)構(gòu)面的正弦特征。

根據(jù)正弦曲線的泰勒展開式

sinx=∑_（n=0）^∞?〖（-1）〗^n/（（2n+1）?。?x^（2n+1）=x-x^3/6+Ο（x^3） ，?? （8）

將正弦曲線近似3次多項(xiàng)式，對(duì)y_ta多項(xiàng)式線性擬合，如圖8所示，觀察到擬合效果良好，得到的多項(xiàng)式曲線y_l根據(jù)極點(diǎn)數(shù)目分為2種情況。即多項(xiàng)式曲線y_l包括一個(gè)極點(diǎn)情況，即y_l^ （i）=0（?！i）和多項(xiàng)式曲線y_l包括2個(gè)及以上極點(diǎn)數(shù)目情況，即y_l^ （i）=0（i_1，i_2，…，i_n∈i，n≥2），這2種情況計(jì)算正弦曲線角速度ω、基線K和幅度A是不同的。

2.1.1 確定正弦曲線的角速度

多項(xiàng)式曲線y_l的角速度ω的計(jì)算公式

ω={（π/|i_n-i_（n+1） |???? ，if???? y_l^ （i）=0（i_1，i_2，…，i_n∈i，n≥2），@π/w???????????? ，if???? y_l^ （i）=0（?！i），）┤ ? （9）

式中，y_l^ （i）表示y_l在i處的導(dǎo)數(shù)。

2.1.2 確定正弦曲線的基線位置

根據(jù)正弦曲線的性質(zhì)可知計(jì)算正弦曲線基線K的公式為

K={（（y_l [j]+y_l [j+π/ω]）/2??? ，if???? 0≤j≤π/ω（y_l^ （i）=0（i_1，i_2，…，i_n∈i，n≥2）），@ y_l 〖[j]〗_min????????????????? ，if???? 0≤j≤w （y_l^ （i）=0（?！i）），）┤ （10）

式中，y_l^ （i）=0（i_1，i_2，…，i_n∈i，n≥2）情況下，采取一種類似于投票機(jī)制方法，將計(jì)算的K值保存，得到其中眾數(shù)和最終基線位置[26]。

2.1.3 確定正弦曲線的幅度

根據(jù)正弦曲線的性質(zhì)可知計(jì)算位置參數(shù)幅度A的公式為

A={（〖y_l〗_min+K??????? ，if?? y_l^ （i）=0（i_1，i_2，…，i_n∈i，n≥2），@〖y_l〗_max- 〖y_l〗_min??? ，if?? y_l^ （i）=0（?！i）。）┤?? （11）

2.1.4 確定正弦曲線的相位

任選y_l曲線中的一點(diǎn)（x_use，y_use），根據(jù)式（5）可得φ計(jì)算公式為

φ=arcsin（（y_use-K）/A）-ωx_use 。??? （12）

2.2 巖體結(jié)構(gòu)面特征參數(shù)的計(jì)算

實(shí)驗(yàn)計(jì)算出數(shù)字鉆孔圖像感興趣區(qū)域的正弦參數(shù)后，通過(guò)數(shù)理變換、空間變換得到巖體結(jié)構(gòu)面的空間參數(shù)。設(shè)二維圖像中的坐標(biāo)為（x_img，y_img），真實(shí)三維坐標(biāo)為（x_real，y_real，z_real），鉆孔半徑為R，圖像寬度為W，像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為空間坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換公式如下所示[15]

{（x_real=R?cos（2π x_img/W），@y_real=R?sin（2π x_img/W），@z_real=S?y_img 。）┤ ?? （13）

巖體結(jié)構(gòu)面空間平面單位法向量NV的轉(zhuǎn)換公式如下所示

{（NV_x=（A?S?sin（φ））/√（R^2+A^2 S^2 ），@NV_y=（A?S?cos（φ））/√（R^2+A^2 S^2 ）@NV_z=R/√（R^2+A^2 S^2 ） 。）┤ ，?? （14）

式（13）（14）中S的計(jì)算公式為

S=S_real/S_img? ， （15）

式（15）中：S_real代表實(shí)際距離，S_img代表圖像距離。得到巖體結(jié)構(gòu)面的單位法向量后，通過(guò)數(shù)理轉(zhuǎn)換得到傾向α和傾角β，公式如下所示

{（a={（arctan（（NV_y）/（NV_x ））???????????????? ，if????? NV_x≥0_，NV_y≥0，@arctan（（NV_y）/（NV_x ））+180????? ，if????? NV_x<0，@arctan（（NV_（y@））/（NV_x ））+360????? ，if????? NV_x≥0_，NV_y<0，）┤@b=|arctan（√（NV_x^2+NV_y^2 ）/（NV_z ））|。）┤ ?? （16）

3 實(shí)例應(yīng)用

研究使用來(lái)自某隧道工程的數(shù)字鉆孔圖像，如圖9所示，鉆孔直徑為90 mm，比例尺S=2.885 1。圖9（a）的鉆孔完整性一般，鉆孔內(nèi)壁中間存在豎直方向干擾源，造成原因是存在豎直大裂縫、過(guò)度曝光或者黃色干擾源，識(shí)別難度較大；圖9（b）和圖9（c）的鉆孔完整性較好，但中間存在橫條噪聲。

利用提出的一系列算法，對(duì)圖9進(jìn)行DexiNed網(wǎng)絡(luò)處理，提取其邊緣特征，使用Epremoval方法減少邊緣點(diǎn)噪聲，如圖10所示。對(duì)ROI進(jìn)行提取，如圖11所示，可較好提取出每個(gè)巖體結(jié)構(gòu)面，共提取出6個(gè)ROI。最后，對(duì)圖像中的表征數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，對(duì)每個(gè)ROI中的圖像進(jìn)行處理，如圖12所示，得到其多項(xiàng)式擬合曲線。

通過(guò)擬合的曲線計(jì)算得到相應(yīng)正弦曲線參數(shù)，數(shù)理變換和空間變換獲得傾向、傾角等參數(shù)，如表1所示，發(fā)現(xiàn)偏差較小，大部分巖體結(jié)構(gòu)面取得了良好效果。其中，對(duì)于識(shí)別得到的Img1-ROI2感興趣區(qū)域，2條巖體結(jié)構(gòu)面裂縫相距太近且中間存在豎直干擾源將2條裂縫交叉在一起；Img1-ROI1的結(jié)果偏差較大，如圖9（a）所示，感興趣區(qū)域的正弦特征不夠明顯，且受中間豎直干擾源影響較大。

4 結(jié) 論

研究對(duì)數(shù)字鉆孔圖像中巖體結(jié)構(gòu)面的自動(dòng)識(shí)別展開研究。主要結(jié)論如下：

1）在數(shù)字鉆孔圖像實(shí)際采集過(guò)程中，由于光照變化、陰影及物體表面反射特性差異，造成成像場(chǎng)景光照不均勻。利用二維伽馬函數(shù)光照自適應(yīng)矯正算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，采用雙邊濾波方法提取非均勻光照?qǐng)D像的光照分量，根據(jù)光照分量分布特性對(duì)二維伽馬函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，保持原始圖像有效信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像亮度的自適應(yīng)校正處理得到增強(qiáng)圖像。

2）使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字鉆孔圖像進(jìn)行預(yù)處理并提出Epremoval方法處理邊緣噪聲。使用經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的DexiNed網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字鉆孔圖像進(jìn)行邊緣特征提取。DexiNed提取邊緣后，提出Epremoval方法對(duì)邊緣點(diǎn)噪聲進(jìn)行處理，取得較好效果。該方法極大簡(jiǎn)化數(shù)字鉆孔圖像的預(yù)處理步驟，同時(shí)獲得更好效果和廣泛應(yīng)用，不僅在保留巖體結(jié)構(gòu)面表征的同時(shí)顯著減少噪聲，便于獲取巖體結(jié)構(gòu)面的特征數(shù)據(jù)。通過(guò)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單特征信號(hào)，能對(duì)圖像中感興趣的區(qū)域進(jìn)行有效分割，使后續(xù)詳細(xì)識(shí)別的部分被分割出來(lái)，降低計(jì)算量。

3）研究沒(méi)有使用傳統(tǒng)Hough變換方法對(duì)圖像正弦特征參數(shù)進(jìn)行提取，而是借鑒正弦函數(shù)泰勒展開式，對(duì)圖像進(jìn)行多項(xiàng)式擬合得到光滑曲線，計(jì)算巖體結(jié)構(gòu)面的正弦參數(shù)，對(duì)巖體結(jié)構(gòu)面的特征參數(shù)進(jìn)行空間和數(shù)理變換，得到圖像幾何信息。該過(guò)程顯著降低了計(jì)算需求，更加快速識(shí)別巖體結(jié)構(gòu)面，準(zhǔn)確率高。

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（編輯? 侯湘）