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申请/专利权人：四川凉山水洛河电力开发有限公司

摘要：本发明公开了一种边坡松散岩体识别方法，属于图像处理技术领域，本发明在采集原始图像后，根据原始图像，构建出第一细节特征图像和第二细节特征图像，凸显图像细节特征，并均进行剪切处理，实现按区域分类，根据同区域的原始块、第一特征块和第二特征块，基于三通道分类模型，对该区域进行分类，得到该区域的分类值，再进行矫正处理，提高分类精度，找到岩石区，剥离背景区，提高识别松散岩体的精度，再根据岩石区的表面平均粗糙度，确定该岩石是否为松散岩体。本发明通过岩石区表面的粗糙度情况，表征该岩石粗糙和节理裂隙的情况，粗糙度越大该岩体越容易被侵蚀，岩石越松散，更容易垮塌。

主权项：1.一种边坡松散岩体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集目标区域的图像，得到原始图像；S2、根据原始图像上的颜色值，构建第一细节特征图像和第二细节特征图像；S3、分别对原始图像、第一细节特征图像和第二细节特征图像进行剪切，得到原始图像对应的多个原始块、第一细节特征图像对应的多个第一特征块和第二细节特征图像对应的多个第二特征块；S4、根据同区域的原始块、第一特征块和第二特征块，基于三通道分类模型，对该区域进行分类，得到该区域的分类值；S5、对各个区域的分类值进行矫正处理，找到岩石区；S6、根据岩石区上每个像素点的第一轮廓分布不均匀度、第二轮廓分布不均匀度和第三轮廓分布不均匀度，计算岩石区的表面平均粗糙度，在表面平均粗糙度大于粗糙度阈值时，该岩石区为松散岩体；所述S2包括以下分步骤：S21、在原始图像中，以每个像素点为中心；S22、根据中心的邻域颜色值，分别计算第一颜色特征值和第二颜色特征值；S23、将第一颜色特征值作为中心处像素点新的颜色值，构成第一细节特征图像；S24、将第二颜色特征值作为中心处像素点新的颜色值，构成第二细节特征图像；所述S22中计算第一颜色特征值的公式为： ，其中，C1为第一颜色特征值，Cx,y+1为像素点在位置x,y+1处的颜色值，Cx,y-1为像素点在位置x,y-1处的颜色值，Cx+1,y为像素点在位置x+1,y处的颜色值，Cx-1,y为像素点在位置x-1,y处的颜色值，x为中心处像素点的横坐标，y为中心处像素点的纵坐标，||为绝对值；所述S22中计算第二颜色特征值的公式为： ，其中，C2为第二颜色特征值，Cx+1,y+1为像素点在位置x+1,y+1处的颜色值，Cx-1,y-1为像素点在位置x-1,y-1处的颜色值，Cx-1,y+1为像素点在位置x-1,y+1处的颜色值，Cx+1,y-1为像素点在位置x+1,y-1处的颜色值；所述S4中三通道分类模型包括：第一通道处理单元、第二通道处理单元、第三通道处理单元、第一乘法器M1、第二乘法器M2、第一Maxpool层、第一Avgpool层、第二Maxpool层、第二Avgpool层、第一加法器A1、第二加法器A2、第一Concat层和全连接层；所述第一通道处理单元的输入端用于输入第一特征块；所述第二通道处理单元的输入端用于输入原始块；所述第三通道处理单元的输入端用于输入第二特征块；所述第一乘法器M1的第一输入端与第一通道处理单元的输出端连接，其第二输入端与第二通道处理单元的输出端连接，其输出端分别与第一Maxpool层的输入端和第一Avgpool层的输入端连接；所述第二乘法器M2的第一输入端与第二通道处理单元的输出端连接，其第二输入端与第三通道处理单元的输出端连接，其输出端分别与第二Maxpool层的输入端和第二Avgpool层的输入端连接；所述第一加法器A1的第一输入端与第一Maxpool层的输出端连接，其第二输入端与第一Avgpool层的输出端连接；所述第二加法器A2的第一输入端与第二Maxpool层的输出端连接，其第二输入端与第二Avgpool层的输出端连接；所述第一Concat层的输入端分别与第一加法器A1的输出端和第二加法器A2的输出端连接，其输出端与全连接层的输入端连接；所述全连接层的输出端作为三通道分类模型的输出端。

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