1、數字照相和圖像處理技術是傳統(tǒng)膠片成像和近代光電技術的結合產物，在1975年數碼相機誕生至今的三十余年間得到了飛速發(fā)展和普及，帶動了機器視覺、自動化、近景攝影測量等多個學科，形成了一套完整的學科體系，并以其高精度、低成本、自動化等優(yōu)勢得到了越來越廣的應用。 本文將該技術應用到巖土工程中，主要研究了基于二維和三維數字圖像的巖體節(jié)理精細描述方法。
　　 首先對公路邊坡裸露巖體和新奧法巖石隧道開挖掌子面等大面積巖體面為例，分別根據拍攝對

2、象自身的特點選用相機、鏡頭、光源及其他輔助設備進行拍攝，獲取具有一致性特征、易于實現(xiàn)自動化處理的巖體面圖像。針對環(huán)境惡劣的在建新奧法巖石隧道掌子面拍攝困難的問題提出基于近紅外照相技術的圖像獲取方法，在惡劣的環(huán)境條件下成功的拍攝得到了清晰的掌子面照片。
　　 根據所獲圖像特征論述了與其相適應的圖像預處理方法。根據識別目標對圖像分辨率進行調整；根據相機標定所得內部參數校正鏡頭畸變；使用輔助參照物校正拍攝過程中的射影畸變，并得到校正后

3、圖像與實物的變換比例；通過圖像平滑、灰度拉伸等算法對圖像進行增強處理；對曝光不均勻圖像進行均衡化處理。在預處理之后敘述了閾值分割、霍夫變換、線檢測、邊緣檢測等圖像分割方法的原理和應用。
　　 對巖體節(jié)理和干擾項在圖像上的表現(xiàn)形式進行分析，論述了基于人工神經網絡節(jié)理識別方法的必要性和可行性。分別使用線檢測和邊緣檢測方法對不同角度拍攝的巖體圖像進行圖像分割，分析分割結果中節(jié)理與干擾項特征在灰度和彩色圖像空間中所表現(xiàn)出的差異，總結出1

4、4個線檢測圖像分割區(qū)間對應參數或18個邊緣檢測圖像分割區(qū)間對應參數。建立三層BP人工神經網絡模型，根據人工指定樣本進行訓練，并通過訓練所得網絡模型對圖像分割結果進行節(jié)理識別，達到90％以上的識別率。進一步研究根據識別結果在圖像上對節(jié)理跡長、間距、張開度等參數進行自動測量的方法。
　　 針對二維圖像上無法獲取巖體節(jié)理產狀信息等問題引入計算機視覺領域的雙目三維重構方法。描述了基于立體像對的雙目三維重構原理，考慮雙目系統(tǒng)無法對遠距離、

5、大面積巖體進行精確重構的缺陷實現(xiàn)了基于單相機的雙目三維重構系統(tǒng)。選用Sony a350單反數碼相機及Sony20F2.8定焦鏡頭進行巖體面立體像對獲取，為了在拍攝過程中固定相機內參鎖定了定焦鏡頭的變焦環(huán)。使用雙目三維重構系統(tǒng)根據邊坡巖體面和巖石隧道掌子面立體像對分別進行重構得到巖體三維數字圖像。
　　 基于當前根據巖體三維數字圖像進行節(jié)理產狀測量的方法的不足，提出一種新的相機姿態(tài)獲取方法，對該方法測量誤差帶來的節(jié)理產狀測量誤差進

6、行分析，并在此基礎上實現(xiàn)了巖體節(jié)理產狀完全非接觸測量。使用該方法對某邊坡巖體節(jié)理產狀進行測量，與地質羅盤測量結果進行比較確定該方法的測量誤差，并通過對比證明該方法測量精度不亞于國外同類方法。
　　 根據巖體面雙面三維重構過程中能否充分提供相關參數提出基于巖體三維數字圖像的分層工程應用，即輔助巖體分級、節(jié)理產狀測量和輔助節(jié)理測量三個應用層次。輔助圍巖分級僅需相機內參和巖體面立體像對；節(jié)理產狀測量在此基礎上還需要左（右）相機在世界坐