基于形态完备性的非均质岩心三维结构重建算法

    公开(公告)号:CN107204042A

    公开(公告)日:2017-09-26

    申请号:CN201710406622.8

    申请日:2017-06-02

    申请人: 四川大学

    IPC分类号: G06T17/10

    摘要: 基于单幅图像的岩心三维重建基本目标是使重建结构的三个正交切面都具有训练图像的统计特征或形态特征。对于具有明显非均质特征的二维训练图像,不存在三个正交切面都具有与该训练图像相似形态的三维结构,此时不能够采用利用该训练图像同时控制三个正交切面的重建方式。因此本发明针对如何利用单幅具有非均质特征图像实现岩心三维重建目标。本发明首先提出二维训练图像形态完备性判决方法,根据该分析方法可以准确预测能够出现在三维结构各正交切面上的具体形态,从而对给定的训练图像能够指出合适的重建方式,并对特征区域提取、特征区域修复等环节提出相应的措施。

    一种基于特征的危岩体滑坡监测方法

    公开(公告)号:CN107123134A

    公开(公告)日:2017-09-01

    申请号:CN201710302850.0

    申请日:2017-05-03

    申请人: 长安大学

    摘要: 本发明公开了一种基于特征的危岩体滑坡监测方法,涉及危岩体滑坡技术领域。该方法包括:采用局部曲面拟合法,确定参考点云数据的表面法线;以参考点云数据中的点为圆柱体底面圆的圆心,以参考点云数据的表面法线方向为圆柱体的轴,以及根据半径和轴长,确定圆柱体;将圆柱体内比较点云数据投影到圆柱体的轴上,通过计算投影点的平均位置,确定圆柱体内比较点云数据的重心点;通过计算参考点云数据中的点与圆柱体内比较点云数据的重心点之间的距离,确定比较点云数据相对于参考点云数据的形变量,从而确定危岩体滑坡运动趋势。本发明提出了一种基于点云的快速比较算法,不受环境限制,可以获取三维变形量,算法结构简便,数据处理效率高。

    基于三维FIB‑SEM图像的页岩孔隙定量表征方法

    公开(公告)号:CN107067379A

    公开(公告)日:2017-08-18

    申请号:CN201710156327.1

    申请日:2017-03-16

    发明人: 牛素鋆 杨继进

    摘要: 本发明涉及石油天然气地质勘探开发领域,具体为一种在页岩油气勘探中,采用FIB‑SEM识别页岩内部三维孔隙的类型和定量表征其结构信息。方法包括:利用FIB‑SEM对页岩中的无机质、有机质和孔隙进行微米和纳米级尺度的高精度的三维成像,得到三维FIB‑SEM图像;将三维FIB‑SEM图像的各二维图像进行对齐、对图像亮度不均匀性进行校正、滤波去除图像的噪声;将预处理后的图像进行分割,把图像划分孔隙区、有机质区、无机质区;对图像孔隙区中各孔隙进行标注,根据各孔隙周围有机、无机的分布情况将孔隙分为有机孔隙、无机孔隙、边界孔隙;通过数学方法分别对各孔隙进行分析,得到三维孔隙的表征参数。

    一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法

    公开(公告)号:CN106875481A

    公开(公告)日:2017-06-20

    申请号:CN201611271114.5

    申请日:2016-12-30

    发明人: 胡煜 王一 李宇光

    IPC分类号: G06T17/05 G06T7/11 G06K9/62

    摘要: 一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法:选定研究区域,获取覆盖所述研究区域的遥感影像数据;对所述遥感影像进行预处理,获得预处理后的遥感图像;进行地表覆盖分类信息的计算机自动提取,生成自动分类的地表分类图;获取覆盖所述研究区域的数字高程模型DEM数据;结合数字高程模型DEM,对所述地表分类图进行人工修正;采用DEM数据融合处理技术,将所述DEM数据与地表分类图数据进行融合处理,生成三维可视化遥感影像地表分类模型;本发明将平面遥感图像与DEM相结合,高精度多源数据融合,在建立的地表分类识别与判读专家参与下,基于精确的分类识别方法,建立三维可视化遥感影像地表分类模型,实现快速精准分类及达到三维可视化的效果。

    基于可见光与红外光结合的轨道异物侵限探测方法

    公开(公告)号:CN106204541A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610497531.5

    申请日:2016-06-29

    IPC分类号: G06T7/00 G06T5/50

    摘要: 本发明公开了一种基于可见光与红外光结合的轨道异物侵限探测方法,包括如下步骤:1)、视频采集模块快速获取视频图像并传输至图像融合模块;(2)、图像融合模块对源图像进行多尺度和多方向性分解;然后进行颜色空间变换,从RGB转到 ,对可见光图像与红外图像进行融合;(3)、将融合结果传输至主机进行分析,实现异物侵限探测。本发明的异物侵限探测方法对可见光和红外光进行了结合,使得该探测方法在极端情况下的识别准确度大大提高;同时本发明中的融合算法能够降低噪声的影响,提高鲁棒性,进而提高轨道异物侵限识别结果的准确性和可靠性。

    基于快速随机Radon变换的无人机视觉巡线方法

    公开(公告)号:CN106127105A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610415465.2

    申请日:2016-06-13

    申请人: 长安大学

    IPC分类号: G06K9/00 G06T7/00

    摘要: 本发明公开了一种基于快速随机Radon变换的无人机视觉巡线方法,首先利用无人机图像采集设备,获得要处理的高压线图像,并将获得的降质图像转为灰度图;然后对获得的灰度图提取边缘;然后进行基于角度限定参数判决的Radon变换,将竖直方向检测到的线去掉;最后采用加入双阈值取值范围的随机Radon图像检测算法进行判决,得到输电直线。本发明基于高压输电线是暗目标且近似水平的线状特征,利用基于角度限定的多尺度线状目标强化方法对目标进行优化,然后对筛选后结果进行一定角度范围内的Radon变换,并在Radon变换中通过限定阈值的取值范围来达到准确识别高压电线的结果。