基于概率的裂纹表征与重构方法、存储介质及终端设备技术

本发明专利技术公开了基于概率的裂纹表征与重构方法、存储介质及终端设备，其中，方法包括步骤：获取待处理裂纹图像中裂纹点的坐标，记为F；将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为若干个成长方向向量，其组成的集合记为D；确定裂纹起点、裂纹终点、及其宏观成长向量，分别记为f

【技术实现步骤摘要】
基于概率的裂纹表征与重构方法、存储介质及终端设备
本专利技术涉及裂纹表征与建模
，尤其涉及基于概率的裂纹表征与重构方法、存储介质及终端设备。
技术介绍
随着计算技术的发展，数值模拟等手段能更加直观方便地评判复杂裂纹形态影响下的岩石力学和渗流特征，降低研究成本。采用数值模拟等方法来研究岩石等材料中的裂纹萌生、发育等特征受到极大的关注。在进行数值模拟时，往往需要对复杂的裂纹形态进行表征，复杂裂纹形态的合理表征直接决定了计算结果的准确性和可靠性。在数值模拟结束之后，讨论采用的表征方法与所关注的力学性质之间的关系，以指导实际工程项目。同时，为了构建复杂的裂纹形态，往往需要通过裂纹生成算法进行单条裂纹或多条裂纹所形成的裂纹网络的重构。而在当前的数值模拟研究中，就表征手段而言，有裂缝密度、迂曲度、分形维数等表征手段；就重构方法而言，有布朗运动的相关算法和分形插值等算法可以运用于裂纹重构。然而，现有技术尚未有一种基于统计学和图像像素空间所提出来的裂纹表征和重构方法。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供基于概率的裂纹表征与重构方法、存储介质及终端设备，旨在解决现有技术中尚无基于概率理论提出的裂纹表征和重构方法的问题。本公开的技术方案如下：一种基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理裂纹图像中裂纹点的坐标，记为F；将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为若干个成长方向向量，其组成的集合记为D；通过统计方法获得各个成长方向向量的概率集合，记为P；确定裂纹起点和裂纹终点对应的像素点坐标，分别记为f1和fn，并获得裂纹的宏观成长向量，记为VLmacro；根据需要设定成长步长tmax，并结合所述裂纹起点的像素点坐标f1、宏观成长向量VLmacro、成长方向向量集合D及其对应的概率集合P，通过重构算法生成一条裂纹或多条裂纹。所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其中，所述获取待处理裂纹图像中裂纹点的坐标的步骤具体包括：对待处理裂纹图像进行二值化处理；对经过二值化处理的裂纹图像进行形态学细化处理，获得标准裂纹轮廓线图像；通过提取所述标准裂纹轮廓线图像中的裂纹所在像素位置，获得裂纹点的坐标数据，记为F＝{fi},fi＝(xi,yi,zi)T,i＝1,2...,n，其中，F表示裂纹点的集合，符号T表示转置，f1表示裂纹线中第i个点的坐标，则裂纹起点为f1＝(x1,y1,z1)T，裂纹终点为fn＝(xn,yn,zn)T。所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，在二维像素平面中，将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为8个成长方向向量，其组成的集合为：所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其中，在三维像素空间中，将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为26个成长方向向量，其组成的集合为：其中，D表示成长方向矩阵，di表示第i种成长方向向量，di＝(D1,i,D2,i,D3,i)T，i＝1,2...,26。所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，所述各个成长方向向量的概率集合表示为：P＝{pi},pi∈[0,1]。其中，沿着26个成长方向的累计生长次数为Ti(i＝1,2,...,26)，则且所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其中，所述裂纹的宏观成长向量表示为：其中，裂纹起点的像素点坐标f1＝(x1,y1,z1)T，裂纹终点的像素点坐标fn＝(xn,yn,zn)T。所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其中，所述根据需要设定成长步长tmax，并结合所述裂纹起点的像素点坐标f1、宏观成长向量VLmacro、成长方向向量集合D及其对应的概率集合P，通过重构算法生成一条裂纹的步骤具体包括：输入初始参数，所述初始参数包括成长方向向量集合D、成长方向概率集合P、成长步长tmax、宏观成长向量VLmacro、以及裂纹起点f1；根据成长方向概率集合P获得成长方向向量di的对应生长区间，获得一个在0-1之间的随机数，判断该随机数属于哪个成长方向向量对应的生长区间，进而确定下一步的坐标成长向量；将上一步的坐标与坐标成长向量相加，获得成长一次后的裂纹终点坐标；继续生成随机数，直到生成随机数的个数等于成长步长tmax；判断裂纹起点与终点构成的向量是否与宏观成长向量VLmacro一致，如果一致则运行结束，如果不一致则重新生成裂纹。所述基于概率的裂纹表征与重构方法，其中，所述通过重构算法生成多条裂纹的步骤具体包括：若所述初始参数包括位置信息，则依次生成多条裂纹；若所述初始参数不包括位置信息，则在根据单条裂纹的输入参数获得单条弯曲裂纹的点数据后，随机生成一个起点坐标，判断该裂纹是否在所设置的区间内，若不在区间内则重新生成；若在区间内则生成下一条裂纹。一种存储介质，其中，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现本专利技术所述基于概率的裂纹表征与重构方法中的步骤。一种终端设备，其中，包括处理器，适于实现各指令；以及存储介质，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行本专利技术所述基于概率的裂纹表征与重构方法中的步骤。有益效果：相较于现有技术，本专利技术所提供的方法操作简便，能解决现有技术中尚无基于概率理论提出的裂纹表征和重构方法的问题。本专利技术可用于单条或多条弯曲裂纹的表征和重构，弥补了弯曲裂纹表征和重构方法的短缺，极大地方便了科研人员对于天然裂纹及人工裂纹影响下的岩石、混凝土等材料中的渗流和力学性质的研究。附图说明图1为本专利技术基于概率的裂纹表征与重构方法实施例的流程图。图2为本专利技术实施例中二维像素平面中的8个方向示意图。图3为本专利技术实施例中的标准节理轮廓示意图。图4为本专利技术实施例中单裂纹的重构方法的流程示意图。图5为本专利技术实施例中已知所有起点的多裂纹生成流程图。图6为本专利技术实施例中随机所有起点的多裂纹生成流程图。图7为采用标准节理轮廓图像提取的表征参数后，通过重构方法获得的单裂纹重构结果图。图8为采用本专利技术实施例重构方法生成的多裂纹结果图。图9为本专利技术终端设备的原理框图。具体实施方式本专利技术提供基于概率的裂纹表征与重构方法、存储介质及终端设备，为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待处理裂纹图像中裂纹点的坐标，记为F；/n将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为若干个成长方向向量，其组成的集合记为D；/n通过统计方法获得各个成长方向向量的概率集合，记为P；/n确定裂纹起点和裂纹终点对应的像素点坐标，分别记为f

【技术特征摘要】
1.一种基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待处理裂纹图像中裂纹点的坐标，记为F；
将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为若干个成长方向向量，其组成的集合记为D；
通过统计方法获得各个成长方向向量的概率集合，记为P；
确定裂纹起点和裂纹终点对应的像素点坐标，分别记为f1和fn，并获得裂纹的宏观成长向量，记为VLmacro；
根据需要设定成长步长tmax，并结合所述裂纹起点的像素点坐标f1、宏观成长向量VLmacro、成长方向向量集合D及其对应的概率集合P，通过重构算法生成一条裂纹或多条裂纹。


2.根据权利要求1所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，所述获取待处理裂纹图像中裂纹点的坐标的步骤具体包括：
对待处理裂纹图像进行二值化处理；
对经过二值化处理的裂纹图像进行形态学细化处理，获得标准裂纹轮廓线图像；
通过提取所述标准裂纹轮廓线图像中的裂纹所在像素位置，获得裂纹点的坐标数据，记为F＝{fi},fi＝(xi,yi,zi)T,i＝1,2...,n，其中，F表示裂纹点的集合，符号T表示转置，f1表示裂纹线中第i个点的坐标，则裂纹起点为f1＝(x1,y1,z1)T，裂纹终点为fn＝(xn,yn,zn)T。


3.根据权利要求1所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，在二维像素平面中，将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为8个成长方向向量，其组成的集合为：





4.根据权利要求1所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，在三维像素空间中，将所有裂纹点之间的裂纹线段归纳为26个成长方向向量，其组成的集合为：



其中，D表示成长方向矩阵，di表示第i种成长方向向量，di＝(D1,i,D2,i,D3,i)T，i＝1,2...,26。


5.根据权利要求4所述的基于概率的裂纹表征与重构方法，其特征在于，所述各个成长方向向量的概率集合表示为：P＝{pi},pi∈[0,1]，其中，沿着26个成长方向的累计生长次数为Ti(i＝1,2,...,26)，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴明洋，宋真龙，李铭辉，高科，张振国，刘建兴，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：广东;44