[发明专利]一种基于图像处理的岩土结构检测方法

说明书

本发明涉及一种基于图像处理的岩土结构检测方法，包括步骤：实时获取视频帧岩土图像，将视频帧岩土图像分为a*a个图像块，计算视频帧岩土图像块微观纹理特征值组成数据集Y_i^k；像素k对应的时间序列的第i个时间点上的数据集Y_i^k是预测参数的线性组合，对参数β^k进行求解分析，得到关于参数β^k的图像，β^k为岩土图像的另一种表示，参数误差越大，则岩土图像结构变异程度越大，即风化程度越高。本发明提供一种基于图像处理的岩土结构检测方法，通过连续对多帧图像块微观纹理特征值(陡度、墒等参数)进行统计并进行维度转换，进而确定岩土结构变化，显著地提高了岩土结构的检测效率，且在准确率方面大大增强。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体地涉及一种基于图像处理的岩土结构检测方法。

背景技术

目前，自然界中的各种岩土体在形成过程中内部各组分在空间分布上存在差异，又经受各种内、外动力作用及人类工程活动的后期改造作用,使得它们在微观、细观乃至宏观尺度上的表现是明显不相同的，可呈现复杂的非线性特征；岩土材料的工程特性在很大程度上受到其内部微结构的系统状态及其整体行为的控制,复杂的物理力学性质是其微结构特性的集中体现。岩土检测能够对工程地质、岩土结构进行有效监测，通过监测数据确定该工程建设的可行性，有助于提前针对施工中可能出现的问题做好应急预警机制，规避风险，促进工程的顺利开展及工作效率的提高，因此，对岩土材料微结构的研究十分必要。

岩土微结构研究的发展水平与观测技术密切相关,要揭示岩土材料工程特性与微结构的内在联系,必须不断更新微结构的表征变化特点。目前，绝大多数方法都不能根据连续观测岩土材料在荷载作用下微结构的变化，无法得到颗粒和孔隙的实际变形和深度信息，因而难以在微结构真实演变的基础上建立土体3D模型进行有效分析；且现有的岩土结构变化都是基于图像的简单计算，没有进行多个特征联合分析的方式方法。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于图像处理的岩土结构检测方法，通过连续对多帧图像块微观纹理特征值(陡度、墒等参数)进行统计并进行维度转换，进而确定岩土结构变化，显著地提高了岩土结构的检测效率，且在准确率方面大大增强。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于图像处理的岩土结构检测方法，包括步骤：实时获取视频帧岩土图像，将视频帧岩土图像分为a*a个图像块，计算视频帧岩土图像块微观纹理特征值组成数据集像素k对应的时间序列的第i个时间点上的数据集是预测参数的线性组合：

式中，m是预测参数的个数，n为采集的时间点的个数；x_ij是与岩土位置或采集岩土时间相关、但与具体岩土图像无关的已知参数，组成矩阵X；为岩土像素k在第i个时间点上的误差，误差相互独立且服从均值为0，标准方差为σ_k的正态分布数据矩阵表达式为：

Y^k＝Xβ^k+ε^k

其中，岩土数据Y^k是数据集组成的列向量，β^k是岩土预测参数组成的列向量，ε^k是误差项组成的列向量，对岩土数据Y^k的分析即是对参数β^k进行求解分析，得到关于参数β^k的图像，采取最小二乘法对参数的预测值求解：β^k＝(X^TX)^-1X^TY^k；而参数误差数据为：其中是岩土数据Y^k的方差，其值为：