一种基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法与流程

本发明属于工程地质勘察领域的结构面测量技术领域，具体涉及一种基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取的方法。

背景技术：

岩体内部发育的结构面不但使岩体表现出一定的结构性，同时还直接影响着岩体的力学特征与渗流特征。由于结构面的存在，岩体表现出明显的不均一性、非连续性与各向异性等特点，结构面对岩体各方面的性质都具有极大的影响。因此，如何精确快速获取岩体内部结构面的几何信息，一直是岩土工程与工程地质领域研究的热点问题。

岩体结构面几何信息采集可分为接触式与非接触式测量两大类。接触式测量包括目前应用较为广泛的测线法与测窗法，由于是人工直接测量，有专业知识和经验，获得的结构面信息相对准确全面且成本低廉，但缺点是工作量大、工作周期长、人工误差较大等。最重要的是，对于岩体内部不出露于表面的结构面，接触式测量无法。近年来，随着光电测量技术长足进步，又发展出多种新型的非接触式测量方法，如井下电视、摄影测量和三维激光扫描技术等，其中井下电视测量结构面这一领域并没有太多的研究成果。“一种钻孔图像结构面自动识别与参数提取方法”(公开号：cn104915640a)较为详细的阐述了如何从钻孔图像中识别结构面并较为准确的获取结构面的几何信息，该方法采用模板函数匹配特征点筛选最优函数，能够较好的识别出结构面信息，但因为这一方法需要通过多次匹配来寻找最优函数，所以计算时间长，抗干扰能力也较差。因此，如何快速的识别结构面并得到准确的结构面几何信息，是目前钻孔图像获得结构面信息亟待解决的问题。

技术实现要素：

针对目前存在的问题，本发明提供了一种基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取的方法，使结构面几何信息的获取更加的快速而准确，操作实现也更加简单。

本发明解决其技术问题，所采用的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法，包含如下步骤：

s1、获取钻孔图像；

s2、对获取的钻孔图像进行切割，切割出多个适合扫描框进行扫描的子图像；

s3、通过扫描框对子图像分别进行扫描，从而定位出各个子图像中结构面所在区域；

s4、对提取出的结构面所在区域进行边缘检测，检测出结构面所在的边缘；

s5、通过边缘连接算法将检测出的边缘点连接起来，得到边缘线；

s6、拟合边缘线，得到计算参数，从而计算出各个子图像中结构面的几何信息，包括：

对得到的边缘线采用下述公式进行拟合，从而确定出三个参数i0、a及θ：

其中，i为像素点行数，j为像素点列数，n为每一行像素点总数，i0为正弦曲线中心线行数；

然后将a及θ带入下述公式，得到结构面倾向α、倾角β，从而得到结构面的几何信息：

其中，k钻孔图像深度方向的分辨率，d是钻孔图像孔径大小。

进一步地，在本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法中，步骤s3具体包括如下步骤：

s31、定义扫描框的纵向宽度w，并将扫描框的横向宽度设置为与子图像的横向宽度一致；

s32、当扫描框上边缘与子图像第一行像素点重合时获得框内图像的第一个灰度共生矩阵，扫描框逐行下移，每移动一行获取依得一次框内图像的灰度共生矩阵，直至子图像扫描完毕；同时，在获取灰度共生矩阵后，分别计算出各个灰度共生矩阵后的对比度、能量和一致性；

s33、根据对比度、能量和一致性的变化定位结构面所在区域。

进一步地，在本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法中，步骤s33的定位原理为：

随着扫描框逐行下移，如果不包含结构面，框内图像的三个参数随行数基本不发生变化，而当扫描框下端开始包含结构面时，计算的三个参数才会开始变化，其中，对比度逐渐增大，能量和一致性逐渐减小，当扫描框内完全包含结构面时，对比度达到峰值，能量和一致性达到谷底，当扫描框上端逐渐离开结构面时，对比度又随之减小，能量和一致性又随之增大，恢复最初的状态；从而根据结构面开始出现和最后出现的位置定位出结构面所在的区域。

进一步地，在本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法中，纵向宽度w设置为70pix或者100pix两个数值。

进一步地，在本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法中，子图像大小为m×n，对比度、能量和一致性中每个参数均得到m-w+1个随行有关的值。

进一步地，在本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法中，步骤s4中，边缘检测的方法为采用canny算子进行边缘检测。

进一步地，在本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法中，步骤s5以及s6中，若结构面边缘明显，则采用计算机软件直接以连接出的边缘线进行拟合；若结构面边缘较模糊，整体结构面区域较破碎，则可通过手动筛选，根据专业知识，选择合适的边缘线进行后续拟合，使拟合出的图线更符合图像所显示出的结构面边缘。

进一步地，在本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法中，钻孔图像为在勘察钻探期间，在打钻后，使用钻孔成像分析获取。

实施本发明的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法，具有以下有益效果：本发明改善了现有技术计算量大，计算速度慢，拟合不够准确等问题，提出了先拟合结构面边缘，再进行结构面参数计算的新思路，具有极大的实用价值。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法一实施例的技术线路图；

图2是扫描框示意图；

图3是canny算子边缘检测效果图；

图4是边缘连接效果图；

图5是手动边缘线选择图；

图6是结构面边缘拟合结果图；

图7是结构面参数计算结果图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

参考图1，本实施的基于钻孔图像的岩体结构面几何信息提取方法包含如下步骤：

s1、获取钻孔图像。

钻孔图像的获取需要在勘察钻探期间，在打钻后，使用钻孔成像分析仪获取钻孔的图像。本实施例的方法涉及到的钻孔成像分析仪为武汉中岩科技有限公司研制的sr-dct(w)型多功能钻孔成像分析仪。

s2、对获取的钻孔图像进行切割，切割出多个适合扫描框进行扫描的子图像，并进行排序和编号，以方便文件的识别与查找。必要时，还可以对图像进行去噪处理，这些属于本领域常用技术手段，这里不再详细说明。

s3、通过扫描框对子图像分别进行扫描，从而定位出各个子图像中结构面所在区域。步骤s3具体包括如下步骤：

s31、定义扫描框的纵向宽度w，并将扫描框的横向宽度设置为与子图像的横向宽度一致。纵向宽度w应适中，太大或者太小均会影响定位准确性，纵向宽度w大小与结构面在子图像中呈现的宽度成正比关系，应根据子图像情况而定。如果结构面曲线振幅差别不大，扫描框的大小以能够包含整个结构面曲线为宜，当部分结构面曲线振幅较大时，可根据具体结构面的情况来设定。而当识别出的扫描框内图像不能包含完整结构面时，则可通过手动操作来修正结构面区域的大小。岩体中需分析的结构面可以根据不同的实际情况进行调整。对于需要辨析极微小的结构面，也可通过系统设置纵向宽度w较小扫描框进行分析，但也不能太小，太小会影响确定结构面的精度。而对于结构面较为复杂破碎的区域也需要手动调整以提取完整区域，使结果更准确。根据钻孔结构面发育特征，本实施中横向宽度根据子图像宽度自动确定(程序会自动识别子图像宽度，然后确定扫描框横向宽度)，而针对实际运用的实例将扫描框纵向宽度设置为70pix和100pix两个数值，以满足实际需求，如图2。

s32、当扫描框上边缘与子图像第一行像素点重合时获得框内图像的第一个灰度共生矩阵，扫描框逐行下移，每移动一行获取依得一次框内图像的灰度共生矩阵，直至子图像扫描完毕；同时，在获取灰度共生矩阵后，分别计算出各个灰度共生矩阵后的对比度、能量和一致性。假设子图像大小为m×n，对比度、能量和一致性中每个参数均得到m-w+1个随行有关的值，m和n均为大于1的正整数。

随着扫描框逐行下移，如果不包含结构面，框内图像的三个参数随行数基本不发生变化，而当扫描框下端开始包含结构面时，计算的三个参数才会开始变化，其中，对比度逐渐增大，能量和一致性逐渐减小，当扫描框内完全包含结构面时，对比度达到峰值，能量和一致性达到谷底，当扫描框上端逐渐离开结构面时，对比度又随之减小，能量和一致性又随之增大，恢复最初的状态；从而根据结构面开始出现和最后出现的位置定位出结构面所在的区域。即通过确定峰值或谷底所在的行数对应的扫描框为结构面所在的位置当三个参数定位的行数不一致时，采用三个参数的平均行数取整作为定位行数。

s33、根据对比度、能量和一致性的变化定位结构面所在区域。通过上述步骤后，确定参数峰值和谷底，定位结构面所在位置之后，再对这一个完全包含结构面的扫描框进行处理，此时的扫描框即结构面所在区域。因为是先定位提取，再精确计算，所以才减小了计算量。若是原本的扫描框大小不够或者过大，则可以调整扫描框的大小以较好的将结构面全部选定进行后续边缘检测。

s4、对提取出的结构面所在区域进行边缘检测，检测出结构面所在的边缘。目前能过实现边缘检测的算子有很多，各自适用于不同的图像特征，本实施例通过大量分析对比，发现canny算子的检测效果最好，遂选用canny算子进行结构面的边缘检测，而对于不同的情况也可灵活选择不同的算子进行边缘检测，实际运用效果如图3。

s5、通过边缘连接算法将检测出的边缘点连接起来，得到边缘线。若结构面边缘明显，则采用计算机软件直接以连接出的边缘线进行后续拟合；若结构面边缘较模糊，整体结构面区域较破碎，则可通过手动筛选，根据专业知识，选择合适的边缘线进行后续拟合，使拟合出的图线更符合图像所显示出的结构面边缘。手动操作破碎结构面边缘如图4，图5所示。

s6、拟合边缘线，得到计算参数，从而计算出各个子图像中结构面的几何信息，包括：

对得到的边缘线采用下述公式进行拟合，从而确定出三个参数i0、a及θ：

其中，i为像素点行数，j为像素点列数，n为每一行像素点总数，i0为正弦曲线中心线行数，a、θ分别是结构面倾向α、倾角β的函数，与结构面转换关系如下：

其中，k钻孔图像深度方向的分辨率，在本发明中为3mm。d是钻孔图像孔径大小，在本发明中为91mm。

实际拟合效果如图6所示，输出结果如图7所示。

当各个子图像被处理完毕后，即获得各个子图像中结构面的几何信息，必要时，可以将多张子图像的几何信息进行拼合，形成一个总的数据。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。