基于特征点集距离描述的裂缝图像匹配算法研究

定期进行裂缝检测、监测重点裂缝的变化对建筑物安全十分重要。由于外部环境及拍摄设备的原因,不同时间拍摄的同一裂缝图像会存在亮度、裂缝位置的不同,为此提出了一套裂缝图像匹配算法,能够在图像库中识别含指定裂缝的图像,以达到监测危险裂缝发展的目的。该算法首先对裂缝图像进行预处理,采用MASK算法进行匀光处理,采用基于连通区域的滤波方法去除图像中的噪声,提取出只含裂缝的二值图像;而后利用Harris检测算子获取裂缝的角点为特征点集;最后采用基于Fréchet距离以及Hausdorff距离的点集配准算法进行特征点的配准。采用100张墙面和路面裂缝图像进行了实验,配准的成功率可达到90%。

基于高通滤波器与直方图匹配的危岩裂缝 边缘检测方法

在高陡危岩治理过程中,可以通过其表面裂缝进行分析得到直观的参考信息。但是高陡危岩数据在很长一段时间难以获取,并且危岩体表面具有复杂的纹理,一直是困扰治理工作者的难题。本文应用无人机获取危岩裂缝图像,提出了一种基于高通滤波器与直方图匹配的危岩裂缝边缘检测方法。首先将无人机获取的RGB图像转化为灰度图像,采用中值滤波消除原图像中的稀疏离散噪声,然后进行傅里叶变换,把灰度图像转入频率域,在频率域中采用Butterworth高通滤波器锐化裂缝边缘信息;用傅里叶逆变换从频率域回到空间域,进行图像二值化,初步检测出裂缝边缘,将二值图像与原灰度图像进行直方图匹配,增强裂缝边缘,并通过指数变换,进一步去除裂缝中的噪声。实验表明,该方法提取危岩裂缝信息的准确率能达到88.10%,召回率高达97.49%,在危岩治理中具有参考价值。

隧道衬砌分岔裂缝特征提取研究

随着高速铁路的快速发展,高铁隧道的病害问题逐渐受到重视,而隧道衬砌分岔裂缝发育造成的衬砌剥落掉块已成为常见的隧道病害之一,因此对于分岔裂缝的检测与防治十分重要。基于数字图像处理的隧道衬砌裂缝特征提取研究方面,国内外专家学者已经做了很多工作,但大都基于单线裂缝,针对分岔裂缝的特征提取研究还很少。利用MATLAB软件编程,在单线裂缝特征识别的基础上,通过对分岔裂缝进行分支化处理,提取了分岔裂缝的拐点特征。并加入了分岔点生长编码作为分岔裂缝新的裂缝特征,该特征能够量化分岔裂缝的初始生长方向。经裂缝匹配试验验证,不同时期的分岔裂缝图像,其拐点特征和分岔点生长编码特征能够达到高度匹配。两种特征能够为分岔裂缝的机器自动化识别提供可靠依据,进而为实现隧道衬砌剥落掉块预警奠定基础。

复合压裂技术在大庆油田Ⅱ、Ⅲ类致密储层的应用

针对常规缝网压裂措施无法有效动用大庆油田Ⅱ、Ⅲ类致密储层的问题,借鉴长庆油田成功试验经验,开展复合压裂技术攻关与试验。通过深化地质特征认识,以储层分类、复合压裂层段组合设计、缝网与井网匹配设计、复合压裂工艺设计形成适合大庆外围油田F油层Ⅱ、Ⅲ类致密储层的复合压裂技术,实现储量控制最大化、储层改造最大化。结果表明:大庆油田X13试验区17口复合压裂措施井初期平均单井日增油4.1 t,是试油井平均单井日增油的1.63倍,措施井采油强度为0.56 t/(d·m),是试油井采油强度的1.44倍;应用复合压裂技术的试验区阶段累计产油6 305 t,预计单井增加可采储量1 500 t以上,是常规缝网压裂措施的2.5倍以上。研究成果为大庆油田F油层致密油Ⅱ、Ⅲ类储层的有效动用提供了新的思路。