一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，包括：获取地面的灰度图像，根据灰度图像中每个像素点邻域内的灰度分布获取每个像素点的初始目标程度，进而筛选出多个目标像素点，对灰度图像中的目标像素点进行连通域分析，对于每个连通域，根据连通域的大小以及形状为连通域中每个目标像素点设置目标程度权值，将每个目标像素点的目标程度权值作为初始目标程度的权重，获取加权目标程度，根据加权目标程度筛选多个初始种子点，根据初始种子点对梯度图像进行区域生长获取地裂缝轮廓

【技术实现步骤摘要】
一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法
。

技术介绍

[0002]在地质测绘过程中，地裂缝的存在会大大影响测绘结果
。
地裂缝的出现不但造成了较大经济损失，也给居民生活带来不便，因此，在地质测绘中提前确定地裂缝的位置就显得尤为重要
。
随着图像处理以及遥感技术的发展，目前通常通过拍摄地面图像，根据地面图像进行裂缝轮廓的识别定位
。
[0003]现有方法通过区域生长算法进行地裂缝轮廓的提取，传统的区域生长算法通过等距选点或随机选点的方式确定初始种子点的位置，然而在地裂缝图像中，地裂缝轮廓往往占有较少的像素点，通过传统种子点选取办法，选取点数过少容易造成地裂缝轮廓分割不完全，选取点数过多又会带来巨大的计算量，影响裂缝轮廓的提取效率
。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，该方法包括以下步骤：获取地面的灰度图像；根据灰度图像中每个像素点邻域内的灰度分布获取每个像素点的初始目标程度，所述初始目标程度表示像素点与邻域像素点的灰度差异；根据初始目标程度筛选多个目标像素点；对灰度图像中的目标像素点进行连通域分析，得到多个连通域；对于每个连通域，根据连通域的大小以及形状为连通域中每个目标像素点设置目标程度权值；将每个目标像素点的目标程度权值作为初始目标程度的权重，获取加权目标程度；根据加权目标程度筛选多个初始种子点；获取灰度图像的梯度图像，根据初始种子点对梯度图像进行区域生长，将通过区域生长得到的区域作为地裂缝轮廓
。
[0005]优选的，所述根据灰度图像中每个像素点邻域内的灰度分布获取每个像素点的初始目标程度，包括的具体步骤如下：其中，表示灰度图像中第个像素点的初始目标程度，取遍
[1,]中每个整数，表示灰度图像中包含的像素点个数；表示灰度图像中第个像素点的灰度值；表示灰度图像中第个像素点的邻域内第个像素点的灰度值；表示灰度图像中第个像素点的邻域范围内包含的像素点个数
。
[0006]优选的，所述根据连通域的大小以及形状为连通域中每个目标像素点设置目标程度权值，包括的具体步骤如下：根据连通域的大小获取连通域中每个目标像素点的连通性因子；根据连通域在各
个方向的延伸程度获取连通域的线性程度，所述线性程度用来表示连通域的形状呈线性的程度；根据目标像素点的连通性因子以及目标像素点所属连通域的线性程度获取目标像素点的目标程度权值
。
[0007]优选的，所述根据连通域的大小获取连通域中每个目标像素点的连通性因子，包括的具体步骤如下：其中，表示多个连通域中第
j
个连通域中各目标像素点的连通性因子，
j
取遍
[1,J]中的整数，
J
表示多个连通域的数量；表示多个连通域中第
j
个连通域中包含的目标像素点个数，表示多个连通域中包含目标像素点个数最多的连通域中包含的目标像素点个数
。
[0008]优选的，所述连通域在各个方向的延伸程度的获取方法为：获取连通域的端点，从连通域的端点开始，获取连通域的链码；根据连通域的链码中每个方向编码的数量获取连通域在各个方向的延伸程度
。
[0009]优选的，所述获取连通域的端点，包括的具体步骤如下：统计连通域中每个目标像素点的邻域内包含的目标像素点个数，获取连通域中邻域内包含的目标像素点个数最少的一个目标像素点，作为连通域的端点
。
[0010]优选的，所述根据连通域的链码中每个方向编码的数量获取连通域在各个方向的延伸程度，包括的具体步骤如下：其中，为方向编码，取遍
[0,7]中每个整数，表示多个连通域中的第
j
个连通域在方向编码为的方向上的延伸程度，
j
取遍
[1,J]中的整数，
J
表示多个连通域的数量；表示第
j
个连通域的链码中方向编码为的个数；为取余符号；表示第
j
个连通域的链码中方向编码为的个数；表示第
j
个连通域的链码中方向编码为的个数；表示多个连通域中的第
j
个连通域中包含的目标像素点个数
。
[0011]优选的，所述根据连通域在各个方向的延伸程度获取连通域的线性程度，包括的具体步骤如下：对于每个连通域，将连通域在各个方向的延伸程度中的最大值作为连通域的线性程度
。
[0012]优选的，所述根据目标像素点的连通性因子以及目标像素点所属连通域的线性程度获取目标像素点的目标程度权值，包括的具体步骤如下：将目标像素点的连通性因子与目标像素点所属连通域的线性程度的乘积作为目标像素点的目标程度权值
。
[0013]优选的，所述获取加权目标程度，包括的具体步骤如下：其中，为多个连通域中第
j
个连通域中第个目标像素点的加权目标程度，
j
取遍
[1,J]中的整数，
J
表示多个连通域的数量，
k
取遍
[1
，
]中每个整数，为第
j
个连通域中包
含的目标像素点的个数；为多个连通域中第
j
个连通域的各个目标像素点的目标程度权值，表示多个连通域中第
j
个连通域中第
k
个目标像素点的初始目标程度
。
[0014]本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术通过像素点与邻域像素点的灰度差异获取像素点的初始目标程度，通过初始目标程度筛选所有可能为地裂缝轮廓的像素点作为目标像素点，根据目标像素点所属的连通域的大小以及形状为目标像素点设置目标程度权值，对初始目标程度进行修正，获取加权目标程度，根据加权目标程度筛选出明显为地裂缝轮廓上的像素点作为初始种子点，由于初始种子点为地裂缝轮廓上的像素点，根据地裂缝轮廓上的像素点进行区域生长，避免了随机选取种子点过多造成计算量大的问题，提高了地裂缝轮廓提取的效率，同时使得根据初始种子点进行区域生长得到的地裂缝轮廓更加准确
。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0016]图1为本专利技术的一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法的步骤流程图；图2为链码八方向示意图
。
具体实施方式
[0017]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，其具体实施方式
、
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取地面的灰度图像；根据灰度图像中每个像素点邻域内的灰度分布获取每个像素点的初始目标程度，所述初始目标程度表示像素点与邻域像素点的灰度差异；根据初始目标程度筛选多个目标像素点；对灰度图像中的目标像素点进行连通域分析，得到多个连通域；对于每个连通域，根据连通域的大小以及形状为连通域中每个目标像素点设置目标程度权值；将每个目标像素点的目标程度权值作为初始目标程度的权重，获取加权目标程度；根据加权目标程度筛选多个初始种子点；获取灰度图像的梯度图像，根据初始种子点对梯度图像进行区域生长，将通过区域生长得到的区域作为地裂缝轮廓
。2.
根据权利要求1所述的一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，其特征在于，所述根据灰度图像中每个像素点邻域内的灰度分布获取每个像素点的初始目标程度，包括的具体步骤如下：其中，表示灰度图像中第个像素点的初始目标程度，取遍
[1,]
中每个整数，表示灰度图像中包含的像素点个数；表示灰度图像中第个像素点的灰度值；表示灰度图像中第个像素点的邻域内第个像素点的灰度值；表示灰度图像中第个像素点的邻域范围内包含的像素点个数
。3.
根据权利要求1所述的一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，其特征在于，所述根据连通域的大小以及形状为连通域中每个目标像素点设置目标程度权值，包括的具体步骤如下：根据连通域的大小获取连通域中每个目标像素点的连通性因子；根据连通域在各个方向的延伸程度获取连通域的线性程度，所述线性程度用来表示连通域的形状呈线性的程度；根据目标像素点的连通性因子以及目标像素点所属连通域的线性程度获取目标像素点的目标程度权值
。4.
根据权利要求3所述的一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，其特征在于，所述根据连通域的大小获取连通域中每个目标像素点的连通性因子，包括的具体步骤如下：其中，表示多个连通域中第
j
个连通域中各目标像素点的连通性因子，
j
取遍
[1,J]
中的整数，
J
表示多个连通域的数量；表示多个连通域中第
j
个连通域中包含的目标像素点个数，表示多个连通域中包含目标像素点个数最多的连通域中包含的目标像素点个数
。5.
根据权利要求3所述的一种地质测绘中裂缝轮廓提取方法，其特征在于，所述连通域在各个方向的延伸程度的获取方法为：获取连通域的端点，从连通域的端点开始，获取连通域的链码；根据连通域的链码中每个方向编码的数量获取连通域在各个方向的延伸程度
。6.
根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁红，孟庆鲁，蔡娜，
申请(专利权)人：山东中科冶金矿山机械有限公司，
类型：发明
国别省市：