[发明专利]一种复杂裂隙网络的裂缝提取及优化方法

摘要

本发明公开了一种复杂裂隙网络的裂缝提取及优化方法，首先采用直方图均衡化、高斯滤波方式对待处理的复杂裂隙网络进行处理，去除该复杂裂隙网络的裂隙图像中的随机性噪声；然后基于伽马变换的裂隙边界增强算法，增强裂隙图像的裂缝信息、矫正裂隙图像的亮度，获得复杂裂隙网络数据；建立基于形态特征的伪目标去除模型，从复杂裂隙网络数据中提取出裂隙网络；将裂隙网络作为先验形状，用基于序列图像的裂缝网络优化裂隙网络，得到完整的裂隙网络。上述方法可对复杂裂隙图进行全自动批量处理，从而得到完整准确的裂隙网络，解决传统方法带来的局限性。

主权项

1.一种复杂裂隙网络的裂缝提取及优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、采用直方图均衡化、高斯滤波方式和伽马变换算法对待处理的复杂裂隙网络进行处理，实现图像中复杂裂缝与基质像素的分离；步骤2、采用自适应otsu阈值化初步提取裂缝目标，然后使用基于密度变换去除二值图像中基质材料处的噪声，保留裂缝部位，实现复杂裂缝网络的初步提取；步骤3、建立基于形态特征的伪目标去除模型，从步骤2获得的复杂裂隙网络数据中提取出清晰图像帧的裂隙网络；步骤4、用建立序列图像的裂缝网络相似度优化模型，将步骤3提取出的清晰图像帧的裂隙网络作为先验形状，得到其他相邻图像的复杂裂隙网络，最终得到完整的复杂裂隙网络。