[发明专利]一种岩体裂隙信息的计算方法

说明书

技术领域

本发明属于岩土工程技术领域，涉及一种裂隙信息的计算方法。

背景技术

岩体中几乎都存在不同程度和不同数量的裂隙，这些裂隙所形成的不连续面破坏了岩体的完整性和连续性，削弱了岩体强度，增大了岩体变形甚至破碎的几率。针对不同的领域而言，岩体裂隙都有可能带来较大的危害。

随着计算机图像处理功能广泛应用于很多研究领域，用于物体尺寸测量的数字图像技术在近二十年内得到了快速发展。数字图像化技术就是将图像转换成数字形式，从而可以应用各种数学算法从图像中提取重要的信息。

关于岩体裂隙的调查计算，国内外已经开展过一些工作，并取得了一定的成果。

国外方面，Crosta较早提出了一种简单图像分析技术，利用该技术结合计算机来实现对岩体破碎特征的分析；Lemy等介绍了一个对岩体的摄影图像进行快速提取其中的裂隙信息的数字表面测量系统，裂隙的提取过程分别经过数字图像处理中的边缘识别和人工神经网络算法，其结果可以直接用来评估岩体结构特征；Ferrero等运用图像识别原理，对摄影获得的数字图像进行分析，得到一些点阵，然后对点阵进行最小二乘法等自动化处理，最终得到岩体结构面的产状特征数据；Hadjigeorgiou等对岩体裂隙数字图像进行了各种边缘检测和线检测，获得相应的二值化图像，然后对各种方法所得的二值化图像进行了对比研究（同时也进行了边缘检测和线检测）；Sturzenegger等对现代量测岩体产状最常用的两种手段:三维数字摄影测量和三维激光扫描法，从理论到原理到测量数据结果进行了对比研究；Deb等和Reid等分别就摄影测量获得的岩体结构面图像进行了裂隙信息的全自动和半自动提取方法研究。

国内早期对岩体裂隙数字图像处理的学者主要是吴志勇、范留明和李宁等人。吴志勇等依据计算机视觉理论对野外岩体数码图像进行解译，获得了裂隙相关参数信息，并基于Visual LISP开发了解译程序，使统计工作高效、简便、实用；范留明等提出了裂隙图像的现场采集方法和“几何变换—图像增强—智能识别—形状解析”的解析路径，并且对裂隙图像进行了模式识别技术的研究，还将其研究内容运用于对掘进隧道中切穿顶拱的裂隙面产状计算；近几年，李亚萍进行了基于数码图像的岩体裂隙几何学分析；王凤艳和刘子侠等人进行了以普通数码相机为摄影工具，应用数字摄影测量工作站—VirtuoZo经过一系列处理获取岩体结构面的几何信息的研究。

然而，在上述方法中，裂隙的宽度被认为是基于裂隙的总长度的平均宽度，该种近似等同造成裂隙信息计算的精确度不高，因此，现有的裂隙调查与图像的分析方法存在很大的局限性；同时，人工对岩体的裂隙进行信息收集和统计时，往往要求自然环境比较简单，若对悬崖等特殊极端环境下的岩体裂隙进行统计，很难用手直接测量裂隙的基本参数信息。

发明内容

本发明针对以上的缺陷，目的在于提供一种不仅精确度高而且计算过程方便快捷的岩体裂隙信息的计算方法。

为达到上述目的，本发明的解决方案是：

本发明提供一种岩体裂隙信息的计算方法，包括：用于把岩体的彩色图像转换为精确二进制图像的处理步骤；以及用于获取精确二进制图像中岩体的裂隙的边界线并根据该边界线计算出裂隙最窄宽度的计算步骤。

上述处理步骤包括：

（1）、获取彩色图像，把彩色图像中含有裂隙的区域转换为灰色图像，获得灰色图像的灰度矩阵，根据灰度矩阵绘制灰度直方图并根据灰度直方图确定灰度值范围；

（2）、判断灰色图像中的每一个像素点的灰度值是否在灰度值范围内，当判断出在灰度值范围内时，将该像素点的灰度值重新设定为0，当判断出不在灰度值范围内时，将该像素点的灰度值重新设定为255，得到粗糙二进制图像；

（3）、利用形态学变换法处理粗糙二进制图像，得到精确二进制图像。

上述最窄宽度的计算步骤包括：

（1）、获取边界线，在边界线上选取起点和终点，起点和终点将边界线分成第一侧边线和第二侧边线；

（2）、选择第一侧边线上除起点和终点之外的任意一个像素点作为目标点，计算该目标点和第二侧边线上任意一个像素点之间的距离，比较出目标点与第二侧边线上每一个像素点之间距离的最小值作为裂隙在目标点处的最小宽度；

（3）、比较出第一侧边线上所有目标点的最小宽度的最小值作为裂隙的最窄宽度。

上述岩体裂隙信息的计算方法还包括：用于获取裂隙的最大宽度的计算步骤；以及用于获取精确二进制图像中裂隙的骨架线并根据该骨架线计算出裂隙的主干线长度的计算步骤。

上述最大宽度的计算步骤包括：