[發明專利]一種基于圖像紋理的巖體結構均質區自動分區方法

有效

• 申請號: 201910437094.1
• 申請日: 2019-05-23
• 公開（公告）號: CN110135515B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 張鵬;桂宇杰;郭曉曉
• 申請（專利權）人: 南京工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/45
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 沈廉

1.一種基于圖像紋理的巖體結構均質區自動分區方法，其特征在于該方法采用具有實際尺寸的巖體結構紋理圖像作為分區工作的數據來源，以圖像中的巖體結構紋理特征為對象，采用圖像紋理分析方法描述與表征巖體結構均質區，通過聚類方法實現自動化分區；規避了現場地質測繪與統計繁重工作量；

該方法包括以下步驟：

第一步：影像數據采集：借助多幅定焦攝影測量技術，利用Pix4DMapper或PhotoScan軟件獲得描述目標體幾何特征與影像特征的三維點云數據和圖像數據；針對點云數據的真實坐標尺寸和圖像數據的像素影像的對應關系，建立圖像數據的像素尺度；

第二步：灰度圖像轉換：采用特征值線性加權子空間投影法將彩色圖像轉換為灰度圖像；

第三步：紋理信息增強：采用Hill-shading算法對灰度圖像中的紋理信息進行圖像增強；

第四步：紋理特征提取：采用多角度組合剖面法對灰度圖像中提取出紋理特征，獲得巖體結構的紋理圖像；

第五步：紋理參數確定：在目測巖體結構均質區內預設紋理圖像窗口，構建預設窗口的灰度共生矩陣，計算窗口內紋理圖像的灰度共生矩陣10個紋理參數，通過針對灰度共生矩陣的點對距離與點對角度以及像素尺度的參數魯棒性檢驗，找出魯棒性強的紋理參數，最后采用主成分分析法在魯棒性強的紋理參數中篩選出相對獨立的三個主控紋理參數；

第六步：聚類窗口確定：在目測巖體結構均質區內預設小尺度窗口，構建預設窗口的灰度共生矩陣，計算窗口內紋理圖像的三個主控紋理參數值，然后不斷擴大窗口尺度，計算對應尺度窗口內紋理圖像的三個主控紋理參數值，比較擴大窗口前后的主控紋理參數值，當兩者方差小于3%，擴大前計算窗口尺度作為聚類窗口尺度；

第七步：紋理圖像分塊：按照第六步確定的聚類窗口尺度，將第一步采集的圖像數據進行圖像分塊，獲得若干圖像子域；

第八步：子域紋理參數：壓縮灰度圖像中的灰度值為16級，構建子域的灰度共生矩陣，并歸一化處理，計算所有子域的主控紋理參數；

第九步：矢量數據轉換：借助ArcGIS的Fishnet工具對具備紋理參數的柵格數據轉換為矢量數據；

第十步：ISODATA聚類：認定三個主控紋理參數一致或相近時同為一類巖體結構均質區，采用ISODATA聚類方法對具備三個主控紋理參數共同特征的區域進行識別、拆分與合并，實現巖體結構均質區的自動分區。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖像紋理的巖體結構均質區自動分區方法，其特征在于所述第一步中針對點云數據的真實坐標尺寸和圖像數據的像素影像的對應關系，建立圖像數據的像素尺度，具體方法為：采用地面激光掃描儀或攝影測量方法，獲取目標區域的圖像數據與點云數據，將具有實際坐標信息的點云數據與具有豐富影像的圖像數據進行特征點位置配準，使得圖像數據也具有了點云數據在圖像數據平面上的投影坐標，繼而圖像數據實際面積除以圖像數據像素數量，便可獲知像素尺度。

3.根據權利要求1所述的一種基于圖像紋理的巖體結構均質區自動分區方法，其特征在于所述第五步中計算窗口內紋理圖像的灰度共生矩陣10個紋理參數包括：二階角矩、對比度、相關度、均值和、方差、方差和、逆矩差、熵、差熵、差的方差。

4.根據權利要求1所述的一種基于圖像紋理的巖體結構均質區自動分區方法，其特征在于所述第五步中計算的10個紋理參數，需要通過魯棒性檢驗和主成分分析，篩選出三個主控紋理參數。