一种基于岩体数字图像的大批量样本获取方法

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于岩体数字图像的大批量样本获取方法。


背景技术：

2.岩土体材料在实际生产中被广泛应用，与之相关的科学研究也逐渐成为研究热点。其中，相关材料的数字图像成为研究的重要对象。如通过计算机断层扫描、扫描电子显微镜采集到的岩土体细微观图像可获取孔隙分布的各项信息，进而可由此获取目标材料的渗透率、导电性和其他力学性能指标。再比如混凝土材料的细观图像可为其养护使用提供有力的技术信息。同时由相机采集到的岩土体宏观图像也具有重要研究价值，如可由建筑物的表面图像获取其裂缝的发育现状及趋势，为其养护运维提供帮助。
3.而近年来兴起的机器学习为岩土体材料的研究提供了新的方向与思路，克服传统研究方法弊端，更好地整合现有数据为其相关研究提供了有力帮助。比如汇总整理上述目标材料的数字图像，搭建数据集并选用合适的模型，经过训练可完成很有意义的研究工作；获取大量建筑物表面裂缝发育现状图像并选用机器学习模型合理训练，可实现自动高效地识别出目标材料裂缝长度、宽度、数目、面积等，可节省大量人力并提高准确性；获取大量混凝土材料细观图像，整理出足够标定有目标物的图像并选用深度学习模型可实现自动识别计算目标材料中各项颗粒物的分布情况。但是，由于目标材料样品数目有限，高质量且缩放尺度合理的数字图像难以大量获取，现有此类工作往往因数据集数目有限而难以顺利开展。
4.现有着力解决此类问题的方法多为采用简单的几何变换来扩充图像样本数量，如水平/竖直翻转、图像简单几何映射等。但现有方法大多只能扩充原有图像样本集3
‑
5倍，在很多情形下仍难以扩充数据集数目至满足研究所需。因此，数字图像数据集数目不足，仍是当前亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.根据本发明的目的提出的一种基于岩体数字图像的大批量样本获取方法，包括以下步骤：
6.步骤一：获取待扩增的目标材料矩形数字图像。
7.步骤二：在现有图像基础上，在其四顶点和四条边处分别进行点对称和轴对称变换，获取到长宽均为原图像3倍且图像信息连贯的新图像。
8.步骤三：建立裁切模板，将其中点移至新图像中原图像的其中一个顶点处，并裁切获取图像。
9.步骤四：根据原图像的尺寸选取一定大小的像素距离作为步长，在新图像上沿原图像的其中一个边移动裁切模板，每移动一下，裁切获取一张图像，直至该裁切模板的中点移动至该边上的另一顶点处。
10.步骤五：移动方向转向90
°
，在新图像上沿原图像中垂直于初始边的边移动一个步长，裁切获取一张图像。
11.步骤六：移动方向再次转向90
°
，在新图像上沿原图像中初始边的相反方向移动裁切模板，每移动一下，裁切获取一张图像，直至该裁切模板的中点移动至相对的另一条垂直于初始边的边上。
12.步骤七：移动方向再次转向90
°
，与步骤五中方向一致，移动一个步长，裁切获取一张图像后，再次转向90
°
平行于初始边，继续移动裁切模板，每移动一下，裁切获取一张图像，直至该裁切模板的中点移动至相对边上。
13.步骤八：重复步骤五
‑
七，直至裁切模板的中点移动至原图像中起点的对角点。
14.优选的，在裁切模板与原图像尺寸一致时，其移动次数和获取样本数目关系如下：
15.l
×
a＝h；
16.l
×
b＝w；
17.a
×
b＝n；
18.其中，l为移动步长，a为裁切模板竖直方向上移动次数，b为裁切模板在每一水平方向上移动次数，w和h为原图像宽度和长度，n为一张原图像可扩充获取到的新图像数目。
19.与现有技术相比，本发明公开的一种基于岩体数字图像的大批量样本获取方法的优点是：
20.(1)本发明可由计算机编程完成全流程工作，高效便捷地为岩土体材料机器学习及其它有关研究提供数目充足的数字图像样本。
21.(2)本发明获取到的图像样本各项参数可人工调节，且内部图像信息连贯。
附图说明
22.为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域中的普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可根据这些附图获得其他附图。
23.图1为本发明公开的一种基于岩体数字图像的大批量样本获取方法的流程图。
具体实施方式
24.下面结合附图对本发明的具体实施方式做简要说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，均属于本发明保护的范围。
25.图1示出了本发明较佳的实施例，对其进行了详细的剖析。
26.如图1所示的一种基于岩体数字图像的大批量样本获取方法，包括以下步骤：
27.步骤一：获取研究所需的膨润土扫描电子显微镜细观数字图像，尺寸为1000*880。
28.步骤二：在现有图像基础上，在其四顶点和四条边处分别进行点对称和轴对称变换，获取到长宽均为原图像3倍且图像信息连贯的新图像，尺寸为3000*2640。
29.步骤三：结合原图像尺寸，建立裁切模板，裁切模板尺寸为1000*880。将裁切模板的中点移至新图像中原图像的其中一个顶点处，例如左上角顶点，即距新图像上边880像
素、左边1000像素处，并裁切获取图像。
30.步骤四：选取裁切移动步长为40像素，在新图像上沿原图像的边向右移动裁切模板，每移动一下，裁切获取一张图像，直至该裁切模板的中点移动至原图像的右上角顶点处。
31.步骤五：移动方向转向90
°
，在新图像上将裁切模板沿原图像的右边线向下移动一步长，裁切获取一张图像。
32.步骤六：移动方向再次转向90
°
，在新图像上沿原图像中平行于上边线的方向向左移动裁切模板，每移动一下，裁切获取一张图像，直至该裁切模板的中点移动至原图像左边线上。
33.步骤七：移动方向再次转向90
°
，在新图像上裁切模板沿原图像的左边线向下移动一步长，裁切获取一张图像后，再次转向90
°
平行于上边线，继续向右移动裁切模板，每移动一下，裁切获取一张图像，直至该裁切模板的中点移动至右边线上。
34.步骤八：重复步骤五
‑
七，直至裁切模板的中点移动至原图像的右下角顶点处。期间，其在竖直方向上移动22次，在每个水平方向上均移动25次，即竖直方向上移动880像素距离并在每个水平方向移动1000像素距离，共可获取550张图像样本以扩充研究目标材料所需数字图像样本资源。
35.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现和使用本发明。对这些实施例的多种修改方式对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。