[发明专利]一种三维空间裂缝分离识别与表征方法

摘要

本发明公开一种三维空间裂缝分离识别与表征方法，对采集的图像进行如下处理，以实现对三维空间裂缝进行分离识别与表征1)图像数据预处理；2)统计分析图像数据基本信息图像数据的基本信息包括孔隙度、各个孔隙的连通性、孔隙大小统计、每个孔隙的位置、大小、方向以及各向异性；3)过滤去除图像数据中非裂隙结构；4)平滑对图像数据进行平滑和修补；5)减薄使空隙结构在三维中最窄方向上减薄到厚度d；6)分离以断开连接的方式分离裂缝网络中互相交错的裂缝；7)合并合并在前一步中被断开的延伸较长的裂缝，整合分离过程形成的微小结构并恢复至减薄前状态，最后给出裂缝的表征。

主权项

一种三维空间裂缝分离识别与表征方法，其特征在于，对采集的图像进行如下处理，以实现对三维空间裂缝进行分离识别与表征：1)图像数据预处理；2)统计分析图像数据基本信息：图像数据的基本信息包括孔隙度、各个空隙结构的连通性、位置、大小、方向以及各向异性；3)过滤：去除图像数据中非裂隙结构；4)平滑：对图像数据进行平滑和修补；5)减薄：使空隙结构在三维中最窄方向上减薄到厚度d；6)分离：以断开连接的方式分离裂缝网络中互相交错的裂缝；7)合并：合并在前一步中被断开的空隙结构，整合分离过程形成的微小结构，最后分析各个空隙结构的孔隙度、连通性、位置、大小、方向以及各向异性，完成对三维空间裂缝的分离识别与表征；所述步骤2)结构的各向异性的计算方式为：对于一个包含了n个体像素的空隙结构，每一个体像素i都表达为从团簇中心点到当前位置的向量，空隙结构中心点坐标通过计算孔隙中所有点坐标的平均值算出；那么此空隙结构的整体各向异性能够用方向矩阵R来表示：R=Σi=1naiaiT=Σi=1naxi2Σi=1naxiayiΣi=1naxiaziΣi=1naxiayiΣi=1nayi2Σi=1nayiaziΣi=1naxiaziΣi=1nayiaziΣi=1nazi2]]>该矩阵有三个特征值τ1<τ2<τ3，以及对应的特征向量μ1，μ2，μ3；各向同性指标I＝τ1/τ3和延伸指数E＝1‑τ1/τ3用来定义结构的各向异性；当E→0且I→1时就表明该结构是各向同性的；其中团簇是在二值数据中由具有共同面的相同材料体像素构成的独立结构，如果一个单独的体像素标识为1，没有与周围其它标示为1的体像素共面，则这一个体像素是一个团簇；多个相同标识的体像素能够通过共面方式连接成一个很大且很复杂的团簇，多条裂隙相互交错也构成一个团簇；团簇是内部相互连通，但是与外界不连通的一个结构；步骤3)所述过滤的过程为：当团簇满足过滤条件时，修改团簇内的所有体像素的材料标识，即将原空隙标识1修改为0，表示这一个小的空隙结构转变为岩石的一部分，在后续的分析中不存在，标识1表示为空隙结构，标识0表示为岩石的一部分；步骤4)所述平滑的过程为：对过滤后的图像数据进行平滑和修补操作，具体是使用数学形态学中的闭运算实现图像的平滑和修补，形态学闭运算包括一个膨胀运算和一个紧接着的腐蚀运算；膨胀运算是形态学中的基本运算，是一个求局部最大值的操作，首先用一个事先定义的结构元素B与图像A进行卷积，也即先计算结构元素B所覆盖的图像A的区域中的像素点灰度的最大值，并把这个最大值赋值给结构元素B的原点指定的像素点；这会使得灰度图像中高亮区域逐渐扩张，对于二值图像来说，也相当于将结构元素B与图像A进行或运算，运算结果决定原点指定的像素点的值；其中结构元素是指一个原点位于中心的形状，该形状能为任意形状和大小；腐蚀运算是形态学中的基本运算，与膨胀互为对偶，腐蚀本质上是一个求局部最小值的操作，操作方法与膨胀类似，最终用局部最小值赋值给结构元素B原点指定的像素点，此操作会使得灰度图像中的高亮区域逐渐缩减；对于二值图像来说，也相当于将结构元素B与图像A进行与运算，运算结果决定原点指定的像素点的值；由于腐蚀与膨胀互为对偶，故图像A被结构元素B腐蚀的补集等于A的补集被B膨胀；形态学闭运算是对过滤后的图像先进行一次膨胀操作，再做一次腐蚀操作；步骤5)所述减薄的过程为：判断当前点是否是需要处理的空隙点，对于空隙点，计算它在三个方向的延伸情况，即在x、y、z三个方向上逐点进行检查，如果在其中一个方向上遇到一个非空隙点，则停止该方向上的检查，并记录延伸长度；三个方向都检查完毕后，选取其中延伸长度最小的方向作为待减薄方向；之后将该方向减薄至3个体像素厚度，除此三个体像素，此次处理过程中该方向上的其他体像素全部改变赋值，即标识为0，使其成为岩石部分，并且记录相关信息；处理完成之后继续下一个点的计算；步骤6)所述分离是对减薄后的数据进行分离，使得原本相互交错的结构分开，成为独立的结构，分离的具体过程为：(1)利用局部网格从三维上进行逐点处理；以当前处理像素为中心，分别以给定的一大一小两个分析半径，在三个方向上分别生成两个二维正方形局部网格，每次逐点处理只利用网格里的图像信息；将当前处理像素视为原点，两个局部网格都被原点划分为四个象限，对于外部半径大的局部网格来说，若存在任意两个象限内的图像是线性的，且它们之间的夹角处于所限定范围之内，同时内部半径较小网格内的相应象限中含有的空隙体像素数量不少于预设的数量，则它们被视为两条相交的方向不同的裂缝在当前截面上的投影，所以改变当前原点处像素的值，使其成为岩石部分；(2)对于三维图像，处理步骤是将依次从三个方向上进行，直到确定当前像素是否应当被归为岩石。