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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本申请公开了一种煤矿巷道掘进迎头交叉裂隙提取方法及系统，方法包括以下步骤：获取煤巷掘进迎头图像；对煤巷掘进迎头图像进行预处理，得到第一图像；提取第一图像的岩体结构面边缘，得到第二图像；滤除第二图像的二值图伪边缘，得到第三图像；提取第三图像的直线边缘；得到第四图像；根据角度和距离准则对所述第四图像进行局部连接处理，提取煤巷掘进迎头图像的交叉节理迹线；将提取的交叉节理迹线叠加到煤巷掘进迎头图像上，获取矿巷道掘进迎头交叉裂隙。本申请在分析煤矿巷道掘进迎头典型交叉节理图像特征的基础上，结合全局边缘连接和局部边缘连接算法，提出了一种适应于煤矿巷道掘进迎头交叉节理迹线检测的图像分割方法。

主权项：1.一种煤矿巷道掘进迎头交叉裂隙提取方法，包括以下步骤：获取煤巷掘进迎头图像；对所述煤巷掘进迎头图像进行预处理，得到第一图像；提取所述第一图像的岩体结构面边缘，得到第二图像；滤除所述第二图像的二值图伪边缘，得到第三图像；提取所述第三图像的直线边缘；得到第四图像；根据角度和距离准则对所述第四图像进行局部连接处理，提取所述煤巷掘进迎头图像的交叉节理迹线；将提取的所述交叉节理迹线叠加到所述煤巷掘进迎头图像上，获取矿巷道掘进迎头交叉裂隙；对所述第四图像进行局部连接处理的方法包括：根据距离准则和角度准则设计算法，将同时满足二者允许值的分段线进行连接；如果边缘很明显，而且噪声极低，将边缘图像二值化并将其细化为单像素宽的闭合连通边界图；利用图像的全局特性来直接检测目标轮廓；在二维平面中，经过点x,y的直线可以表示为：yi＝axi+b式中，a为斜率，b为截距；在极坐标系中，用ρ代表直线距远点的法线距离，θ代表该法线与x轴的夹角，此式可以变换为：ρ＝xcosθ+ysinθ该变换即为极坐标系中对点x,y的霍夫变换；通过霍夫变换，可以将直角坐标系中的直线对应于极坐标系中的点；将图像空间中对直线的检测问题转化为参数空间中对点的检测问题；所述预处理的方法为利用二维伽马函数对光照不均匀图像进行自适应校正；提取所述第一图像的岩体结构面边缘的方法为对所述第一图像的灰度值进行求导；滤除所述第二图像的二值图伪边缘的步骤包括：图像描述；清除分支点和角点；非结构面噪声滤除；提取所述第三图像的直线边缘的方法包括采用霍夫变换；在煤矿巷道掘进迎头图像采集过程中，会受到非均匀光照、漂浮的煤尘因素的影响而产生噪声，为了降低光照不均匀对图像的影响，提高图像的质量，对原始图像进行图像增强；基于二维伽玛函数的光照不均匀图像自适应校正算法对图像进行预处理；对于光照不均匀的图像，由于场景中的光照分量的分布不均匀，导致图像中光照强的区域中图像的亮度值足够或者过强，而光照弱的区域图像的亮度值不足；采用多尺度高斯函数提取场景中的光照分量，函数表达式为： 式中，G为光照分量，c为尺度因子，λ为归一化常数，x为输入图像像素的横坐标，y为输入图像像素的纵坐标，利用高斯函数和原图像做卷积，可得到光照分量的估计值，其结果如下：Ix,y＝Fx,yGx,y式中，Fx,y为输入图像；Ix,y为估计出来的光照分量；而后，利用多尺度的高斯函数分别提取出场景的光照分量后进行加权，最后得到光照分量的估计值，其表达式为： 式中，Ix,y为x,y点处由多个不同尺度的高斯函数提取并加权后的光照分量值；ωi为第i个尺度高斯函数提取出的光照分量的加权系数；i＝1,2,...，N为用到的尺度数，N＝3，其中，尺度因子c的值分别为15，80和250；利用3尺度高斯函数提取图像的光照分量；提取出光照分量后，根据光照分量的分布特性构造光照不均匀校正函数，对光照不均匀图像进行校正处理，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过低区域的亮度值；利用图像的光照分量的分布特性自适应地调整二维伽马函数的参数，实现提高光照不均匀图像整体质量的目的；二维伽马函数表达式如下： 式中，0x，y为校正后输出图像的亮度值，Y为用于亮度增强的指数值；m为光照分量的亮度均值；滤除所述第二图像的二值图伪边缘，得到第三图像；对于煤巷掘进迎头图像的边缘检测，结果不仅包含复杂繁多的结构面，还包含非结构面噪声；这与边缘检测算法及参数选取、原始图像中的特殊纹理、颜色较深的岩体因素有关；对于含有复杂结构面的大型图像，需要进行非结构面滤除，包括以下步骤：图像描述对于边缘检测算子检测得到的二值图，每一条边缘曲线都是一个像素连通区域；在Matlab中可以对每个连通区域进行标记，从而获取所有边缘曲线的信息，边缘曲线的信息为主轴长度、主轴宽度；结构面呈“长线型”结构；将长宽比作为区分长线型结构与方形或圆形噪声的重要指标，这是滤除背景噪声，提取断层结构面的的重要依据；r＝DR式中，D为连通域主轴长度，R为连通域主轴宽度，r为长宽比；清除分支点和角点对图像进行边缘检测后，图像边缘检测结果往往存在分支点；这有碍于对二值图中裸露岩体非结构面噪声采用形态学方法进行滤除；为了得到更加准确的迹线参数，就需要对边缘检测得到的二值图中的分支点进行清除；对于破碎岩面图像，其在边缘检测后形成线状目标会相互连接而形成折线，这时在角点识别的基础上把折线从角点处拆分为两条或多条链码；拆分的关键在于角点检测；角点是轮廓曲线上的高曲率点，可以根据链码差估算链码曲率，并对角点进行判断；非结构面噪声滤除根据选取的数学特征属性，得到所有连通域的长宽比和面积；根据统计规律，“长线型”结构主轴长度与主轴宽度之比大于3；遍历连通域，若该区域主轴长度与主轴宽度之比大于3，且连通域面积大于10个像素，则判断该连通域为长线型结构；反之，则通过将该连通域内像素置为前景色，作为非结构面噪声滤除；边缘拟合模块用于提取所述第三图像的直线边缘，得到第四图像；如果边缘很明显，而且噪声极低，那么可以将边缘图像二值化并将其细化为单像素宽的闭合连通边界图；由于噪声、不均匀的照明而产生的边缘间断及其他由于引入虚假亮度间断而带来的影响，使得到的一组像素很少能完整地描述一条边缘；在使用边缘检测算法后紧接着使用连接过程将边缘像素组合称有意义的边缘；边缘连接通常可分为两种：全局边缘连接和局部边缘连接。

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百度查询： 中国矿业大学 一种煤矿巷道掘进迎头交叉裂隙提取方法及系统