基于多图像融合的岩石节理裂隙识别的任务书一、任务背景岩石节理是岩石内部的裂隙，是许多地质学和工程学应用领域的重要参数。为了对岩石节理进行精确识别，需要获取高质量的图像数据，但由于实际采集条件的限制，获得的单张图像往往存在一定的缺陷和局限性。因此，基于多图像融合的节理识别方法可以充分利用多个采集图像的信息，提高识别的准确性和稳定性。本任务旨在设计基于多图像融合的岩石节理裂隙识别算法，提高节理识别的准确性和实用性。二、任务目标本任务的目标是设计一种能够利用多张岩石表面图像进行节理裂隙识别的算法，并在已有数据集上进行测试评估。具体目标如下：1.基于现有的岩石表面图像数据集进行算法设计和优化；2.设计合适的多图像融合策略，提高岩石节理识别的准确性和稳定性；3.实现算法，并对结果进行可视化和评估；4.对比分析所设计算法与经典算法的差异和优劣。三、数据集介绍本任务所使用的数据集为包含多张岩石表面图像的数据集。所有图像均为彩色图片，分别拍摄于不同角度和光照条件下。数据集中的岩石表面存在多种不同类型的节理裂隙，如平行节理、岩层节理等。数据集中每张图片均包含一定数量的节理裂隙。四、算法设计与实现1.基于图像处理和计算机视觉技术，提取岩石表面的特征信息，并进行多图像融合；2.设计节理裂隙识别算法，对经过多图像融合的岩石表面图像进行节理裂隙的检测和定位；3.对检测到的节理裂隙进行分类和归纳，生成描述节理裂隙特征的数据模型；4.实现算法，并对结果进行可视化展示和定量评估。五、任务评估1.建立岩石节理识别的误差衡量标准；2.统计算法在数据集上的准确率、召回率和F1得分等评价指标；3.与已有的经典算法进行对比和分析；4.对算法的实用性和稳定性进行评估。六、预期结果设计实现一种基于多图像融合的岩石节理裂隙识别算法，并对其进行定量评估。预期结果包括：1.岩石节理检测和定位的准确性；2.能够描述节理裂隙类型和特征的数据模型；3.与经典算法的对比分析和评估；4.任务报告和算法源码。七、参考文献1.Osaiweran,A.,Kwan,P.,&Hu,D.(2018).Automaticextractionofrockjointsurfaceroughnessusingmachinelearningandimageprocessingtechniques.Computers&Geosciences,118,67-76.2.Duan,K.,Feng,Q.,Chen,J.,Zhou,J.,&Nie,X.(2017).AutomaticdetectionandsegmentationofrockmassdeformationintunnelbasedonCNNandactivecontourmodel.JournalofGeophysicsandEngineering,14(2),266-279.3.Qu,J.,Zhang,X.,Wu,J.,Luo,C.,&Zhang,H.(2019).CoarsesegmentationofactivelymodifiedjointsinrockslopebasedonDT-CWTandHoughtransform.JournalofRockMechanicsandGeotechnicalEngineering,11(4),627-636.