基于多圖像融合的巖石節(jié)理裂隙識(shí)別的任務(wù)書

基于多圖像融合的巖石節(jié)理裂隙識(shí)別的任務(wù)書一、任務(wù)背景巖石節(jié)理是巖石內(nèi)部的裂隙，是許多地質(zhì)學(xué)和工程學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域的重要參數(shù)。為了對巖石節(jié)理進(jìn)行精確識(shí)別，需要獲取高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)，但由于實(shí)際采集條件的限制，獲得的單張圖像往往存在一定的缺陷和局限性。因此，基于多圖像融合的節(jié)理識(shí)別方法可以充分利用多個(gè)采集圖像的信息，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本任務(wù)旨在設(shè)計(jì)基于多圖像融合的巖石節(jié)理裂隙識(shí)別算法，提高節(jié)理識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。二、任務(wù)目標(biāo)本任務(wù)的目標(biāo)是設(shè)計(jì)一種能夠利用多張巖石表面圖像進(jìn)行節(jié)理裂隙識(shí)別的算法，并在已有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試評(píng)估。具體目標(biāo)如下：1.基于現(xiàn)有的巖石表面圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化；2.設(shè)計(jì)合適的多圖像融合策略，提高巖石節(jié)理識(shí)別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；3.實(shí)現(xiàn)算法，并對結(jié)果進(jìn)行可視化和評(píng)估；4.對比分析所設(shè)計(jì)算法與經(jīng)典算法的差異和優(yōu)劣。三、數(shù)據(jù)集介紹本任務(wù)所使用的數(shù)據(jù)集為包含多張巖石表面圖像的數(shù)據(jù)集。所有圖像均為彩色圖片，分別拍攝于不同角度和光照條件下。數(shù)據(jù)集中的巖石表面存在多種不同類型的節(jié)理裂隙，如平行節(jié)理、巖層節(jié)理等。數(shù)據(jù)集中每張圖片均包含一定數(shù)量的節(jié)理裂隙。四、算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1.基于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，提取巖石表面的特征信息，并進(jìn)行多圖像融合；2.設(shè)計(jì)節(jié)理裂隙識(shí)別算法，對經(jīng)過多圖像融合的巖石表面圖像進(jìn)行節(jié)理裂隙的檢測和定位；3.對檢測到的節(jié)理裂隙進(jìn)行分類和歸納，生成描述節(jié)理裂隙特征的數(shù)據(jù)模型；4.實(shí)現(xiàn)算法，并對結(jié)果進(jìn)行可視化展示和定量評(píng)估。五、任務(wù)評(píng)估1.建立巖石節(jié)理識(shí)別的誤差衡量標(biāo)準(zhǔn)；2.統(tǒng)計(jì)算法在數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1得分等評(píng)價(jià)指標(biāo)；3.與已有的經(jīng)典算法進(jìn)行對比和分析；4.對算法的實(shí)用性和穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估。六、預(yù)期結(jié)果設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一種基于多圖像融合的巖石節(jié)理裂隙識(shí)別算法，并對其進(jìn)行定量評(píng)估。預(yù)期結(jié)果包括：1.巖石節(jié)理檢測和定位的準(zhǔn)確性；2.能夠描述節(jié)理裂隙類型和特征的數(shù)據(jù)模型；3.與經(jīng)典算法的對比分析和評(píng)估；4.任務(wù)報(bào)告和算法源碼。七、參考文獻(xiàn)1.Osaiweran,A.,Kwan,P.,&Hu,D.(2018).Automaticextractionofrockjointsurfaceroughnessusingmachinelearningandimageprocessingtechniques.Computers&Geosciences,118,67-76.2.Duan,K.,Feng,Q.,Chen,J.,Zhou,J.,&Nie,X.(2017).AutomaticdetectionandsegmentationofrockmassdeformationintunnelbasedonCNNandactivecontourmodel.JournalofGeophysicsandEngineering,14(2),266-279.3.Qu,J.,Zhang,X.,Wu,J.,Luo,C.,&Zhang,H.(2019).CoarsesegmentationofactivelymodifiedjointsinrockslopebasedonDT-CWTandHoughtransfo