基于数字图像处理的矿物颗粒形态定量分析

采样窗方法是获取岩体结构面信息的重要手段,在野外勘测中获取岩体数据多为人工测量,为了更好地提取地质信息,利用数字图像处理技术展开研究。本文提出的基于Canny算法的岩体信息检测方法,能更精准快速地获取岩体裂隙信息。直接拍摄的岩体裂隙图像受噪声影响,先使用自适应高斯滤波进行降噪,再基于Canny算法提取边界,根据提取结果,将处理后的图像赋以距离、角度和长度等阈值进行优化,得到精度较高的裂隙图。
将所获的裂隙图根据角度进行分组,利用形态学获取裂隙数目。本文方法应用于岩体图像,以浙江嵊州某矿山为研究对象,采用人机交互的手段,基于采样窗进一步获取岩体平均迹长和法向密度、面积密度和体积密度,测试该方法的有效性。本文最后以浙江嵊州某矿山为研究对象,结果表明：对于存在明显裂隙的岩体,该算法能够实现较准确的提取,所提出的方法裂隙提取精准度高于93%,有效提高了岩体图像处理的精确性和完整性。