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GPR图像中管线目标的自动识别与提取
| 论文题名： | GPR图像中管线目标的自动识别与提取 |
| 关键词： | 图像管;地下管线;标的;识别模块;线目标;变换;双曲型;自然科学基金项目;回波;正演;梯度;数据;二值化处理;感兴趣区域;属性特征;噪声水平;运算速度;阈值准则;延拓成像;效率 |
| 摘要： | 利用探地雷达(GPR)进行地下管线的探测,已得到了工程领域的广泛认可。在GPR剖面解释及地下管线目标识别方面,传统的手段存在诸多问题及改进之处,比如过分依赖解释人员的经验、精度低、效率低等。 结合国家自然科学基金项目“复杂浅表结构下雷达波扩散方程的基准面延拓成像研究”以及国家863计划项目“重、磁、地震联合反演技术”课题,本文尝试考虑应用感兴趣区域(Region of interesting,ROI)提取以及Hough变换,开展GPR图像管线目标体的提取与识别研究。 在分析数字图像识别方法基础上,考虑GPR图像特征以及其子波频谱特性,本文提出了一种基于梯度幅度图的ROI区域提取方法,并通过改进Hough变换,实现管线目标体的属性判别。 首先,由GPR子波波长,优化差分步长求取GPR图像的梯度幅度图;采用直方图分析模式,确定二值化阈值准则,并对梯度幅度图做二值化处理,以突出双曲型回波区域;扩充二值图使双曲型回波区域连通,再由快速连通区域检测划分方法,提取地下管线双曲型回波区域。 其次,依据地下管线在GPR图像中所呈现的双曲线型回波特征,对曲线Hough变换算法进行改进,改变了Hough变换的参数域;通过对已提取的ROI区域内的奇点进行整体Hough变换,实现了管线目标属性特征的识别,如管线的空间位置、管径等信息。 在Visual Basic环境下,编制完成了GPR图像管线目标自动识别模块GPRAR,包括全自动以及分步交互式识别两种操作模式;通过对不同噪声水平的FDTD正演数据以及测线斜交管线走向、上下交叠等特殊分布情况的正演数据的测试,自动识别模块GPRAR均取得了理想的识别效果。 模型正演及实测数据的识别结果均表明,本文所提出的识别算法具有运算速度快、较好地容差性、抗噪性等优点,对提高成果解释的可靠度、减少人为误差因素、提高工作效率至关重要,能够满足实际工程的实时检测要求。 |
| 作者： | 金淼 |
| 专业： | 固体地球物理学 |
| 导师： | 吴健生;赵永辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 同济大学海洋与地球科学学院 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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