巖石裂隙圖像分割及裂隙間距測量方法研究的開題報告

巖石裂隙圖像分割及裂隙間距測量方法研究的開題報告開題報告一、選題背景和意義巖石是地球最常見的物質(zhì)之一，它們在地質(zhì)學(xué)、工程學(xué)、科學(xué)研究等領(lǐng)域都具有著非常重要的作用。在巖石結(jié)構(gòu)中，裂隙是一種十分普遍的存在形式，它影響著巖石的穩(wěn)定性和力學(xué)性能。因此，在巖石裂隙圖像的分割和裂隙間距測量方面的研究具有重要的學(xué)術(shù)和實用價值。目前，針對巖石裂隙圖像的分割和裂隙間距測量方法已經(jīng)得到了較為廣泛的研究和應(yīng)用。然而，現(xiàn)有的方法仍然存在著一些不足之處，如降低了測量精度、耗時且無法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)等問題。因此，對于裂隙的自動化分割和間距的快速測量依然存在具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。二、研究內(nèi)容和方法本研究主要針對巖石裂隙圖像的分割和裂隙間距測量方法進行研究。具體方法如下：1.基于圖像處理技術(shù)的分割方法：首先采集巖石裂隙圖像，然后利用圖像處理技術(shù)進行預(yù)處理和增強，最后使用分割算法來分離出裂隙和背景。此處，我們將探究利用基于深度學(xué)習(xí)、傳統(tǒng)圖像處理及結(jié)合兩者方法的裂隙圖像自動分割技術(shù)。2.基于線性度量技術(shù)的裂隙間距測量方法：本研究將利用線性度量技術(shù)來計算裂隙的間距。具體方法包括首先追蹤裂縫圖像中的裂隙中線，然后通過測量線之間的距離來確定裂隙的間距。此處將探究基于深度學(xué)習(xí)的中線特征提取算法及結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理方法的混合算法。三、研究創(chuàng)新點和預(yù)期貢獻本研究的創(chuàng)新點和預(yù)期貢獻如下：1.基于深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)相結(jié)合的裂隙自動分割方法，使得分割結(jié)果更加準(zhǔn)確、效率高，以及具有較強的魯棒性。2.基于線性度量技術(shù)的裂隙間距測量方法，可使測量結(jié)果精度更高、速度更快，并且可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。3.為地質(zhì)學(xué)、巖土工程學(xué)等領(lǐng)域提供實用的巖石裂隙圖像分割和間距測量方法，實現(xiàn)巖石裂隙的自動化分析，進一步提高該領(lǐng)域的研究成果和實際應(yīng)用效果。四、研究難點和可行性分析本研究的主要難點和可行性如下：1.巖石裂隙圖像的復(fù)雜性和多變性，使得分割和測量方法需要具有較高的適應(yīng)性和魯棒性。2.裂隙間距的測量比較困難，需要廣泛探究各種線性度量算法的優(yōu)缺點，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法來提高測量精度。3.本研究所述實驗數(shù)據(jù)、評價方法及評價標(biāo)準(zhǔn)都具備廣泛可行性。數(shù)據(jù)來源包括實地采集、地質(zhì)工程的三維成像圖像及網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)集。五、研究計劃和進度安排本研究預(yù)計采用以下的計劃和進度安排：1.前期研究（1個月）：收集相關(guān)資料和文獻，深入了解巖石裂隙圖像分割和裂隙間距測量的研究現(xiàn)狀和前沿。2.算法設(shè)計（3個月）：基于深度學(xué)習(xí)的裂隙自動分割算法研究，基于線性度量技術(shù)的裂隙間距測量算法設(shè)計，分別實現(xiàn)預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練、分割、測量等各環(huán)節(jié)。3.實驗與分析（4個月）：采用實際數(shù)據(jù)（包括實地采集的圖像、地質(zhì)工程三維成像圖像、網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)集等），對所設(shè)計和實現(xiàn)的算法進行實驗驗證和效果分析。4.論文撰寫（4個月）：系統(tǒng)總結(jié)和計算研究工作，編寫論文并行業(yè)內(nèi)期刊或?qū)W術(shù)會議發(fā)表。以上計劃不可避免存在一定的風(fēng)險要素，如數(shù)據(jù)獲取、算法設(shè)計不夠充分等，我們將盡一切努力以最快的速度克服這些問題，保證研究進程的順利推進。六、參考文獻[1]K.Lan,G.Zhang,Y.Li,etal.,“Anautomatedalgorithmfordeterminingtheorientationofrockcorespecimensbasedoncomputervision,”J.RockMech.Geotech.Eng.,vol.9,no.6,pp.1081–1088,2017.[2]J.Li,L.Cao,X.Jia,etal.,“Amethodologyfordigitalmappingofdiscontinuitiesinrockmass,”J.RockMech.Geotech.Eng.,vol.9,no.6,pp.1191–1202,2017.[3]T.Palchak,E.Antipov,R.Tirosh,etal.,“Automateddetectionofrockdiscontinuitiesin3Dpointcloudsusingdeepneuralnetworks,”RemoteSensing,vol.11,no.18,p.2135,2019.[4]S.Yang,A.Raizman,H.Al-Malki,etal.,“Animprovedalgorithmforquantitativeassessmentofrockdiscontinuityorientationutilizingdigitalimages,”Eng.Geol.,vol.233,pp.176–186,2018.[5]S.Zhang,S.Chen,andJ.J.Liu,“Identifyingandcharacterizingf