2 圖例應(yīng)用
2.1 巖石節(jié)理圖片的采集
　　首先，獲取巖石標(biāo)本。對(duì)需要研究的巖體進(jìn)行鉆孔，并向孔中放入放射性物質(zhì)，經(jīng)過(guò)一個(gè)星期的放射過(guò)程使放射物充滿巖體中可以達(dá)到的裂隙。然后，切割巖石。用10～50倍顯微鏡采集有代表性的節(jié)理的原始彩色圖像。本例中采集樣本使用的放大比例設(shè)定為：一個(gè)光點(diǎn)代表的實(shí)際長(zhǎng)度為0.004mm。由于選用了比較大的放大比例，使微節(jié)理裂隙的物理特征更加突出，圖片規(guī)模也隨之較大。采集過(guò)程中把整條節(jié)理裂隙分成34張獨(dú)立圖像分別拍攝，每張圖片的大小為760×230個(gè)象素點(diǎn)。為簡(jiǎn)潔起見(jiàn)，文中選取該組圖片中的一張進(jìn)行處理并對(duì)各種測(cè)量方法和結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。
2.2 圖像處理過(guò)程
　　首先對(duì)采集到的原始彩色圖像進(jìn)行二值化處理， 為便于各種算法的測(cè)量比較以及減少偶然性誤差，對(duì)被分析的圖像采取平均分割的方法等分成7份，對(duì)分割后的圖像使用改進(jìn)的Ferret算法進(jìn)行測(cè)量。圖3和圖4為裂隙的原始圖和二值化后被分割的圖像。此裂隙變化較復(fù)雜，起伏較大，裂隙中間有孔洞(或填充物質(zhì))，邊界有“煙霧”，這些都會(huì)影響測(cè)量的準(zhǔn)確度，因此測(cè)量前先采用閾值法去除邊界噪聲。經(jīng)過(guò)改進(jìn)的Ferret算法處理后的效果圖如圖5所示，測(cè)量結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表１所示。

2.3 統(tǒng)計(jì)分析
　　由于橢圓算法使用廣泛且結(jié)果理想，所以以它作為基準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比分析。三種算法寬度測(cè)量結(jié)果的對(duì)比如圖6所示。由圖可知：對(duì)于3、4、7這三段的測(cè)量，當(dāng)量圓直徑算法和橢圓算法得出的結(jié)果比較接近，從圖4中也可以看出3、4、7各段裂隙的長(zhǎng)寬差值近似。在這種情況下Ferret算法并不能表現(xiàn)出很好的優(yōu)越性；而對(duì)于5、6段的測(cè)量，橢圓算法和Ferret算法的結(jié)果比較接近，但5、6二段的長(zhǎng)寬差很大，可見(jiàn)對(duì)于長(zhǎng)寬差比較大的不規(guī)則圖形可以使用Ferret算法測(cè)量。這就要求使用Ferret算法進(jìn)行實(shí)際測(cè)量時(shí)，要注意測(cè)量前的分割尺度，使長(zhǎng)寬有一定的差距，使用Ferret算法才可以達(dá)到理想的效果。
　　經(jīng)過(guò)大量寬度測(cè)量的實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明：Ferret算法在測(cè)量不規(guī)則圖形，特別是那些長(zhǎng)寬差比較大的圖形都得到了理想效果。
3 總 結(jié)
　　大量的數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用在工程測(cè)量方面，由于其各異性，面對(duì)眾多測(cè)量算法，要選用某種適合的算法，需要做大量的對(duì)比研究。對(duì)于規(guī)則的被測(cè)圖形來(lái)說(shuō)，當(dāng)量圓算法和當(dāng)量橢圓算法基本可以滿足需求，而Ferret算法在大量長(zhǎng)寬差比較大的不規(guī)則圖形測(cè)量方面表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性，而且達(dá)到了滿意的效果。本文分析了簡(jiǎn)單Ferret算法的原理，提出了改進(jìn)的Ferret算法，給出了一個(gè)基于改進(jìn)的Ferret算法的巖石節(jié)理寬度測(cè)量的實(shí)例過(guò)程。然而，在實(shí)際測(cè)量中，分割圖像時(shí)選取的長(zhǎng)度大小、非實(shí)裂隙的中間孔洞以及邊界噪聲等都會(huì)對(duì)寬度測(cè)量產(chǎn)生一定的影響，這些都將是今后要解決的問(wèn)題。