陕西省教育厅科研计划项目(2010JK677)
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 相关作者：马逢清王凤王超江星辰王潇更多>>
- 相关机构：西安科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺天文地球更多>>
- 基于CT的黄土大孔隙形态三维分形研究被引量：4
- 2014年
- 基于计算机断面扫描技术和分形理论,提出一种研究黄土大孔隙三维形态的定量方法。利用计算机断层扫描技术得到黄土断面照片,选取具有代表性的孔隙,计算黄土大孔隙的周长和面积,获取黄土大孔隙形态的三维分形维数。研究结果表明,黄土大孔隙形态存在明显的三维分形特征,其分形维数较好地反映了黄土大孔隙轮廓的曲折程度,分形数越大,则孔隙轮廓线越不规则。最终得出,土体大孔隙的三维分形维数与含水率、初始密度和内聚力c成反比例关系,与孔隙比e成正比例关系,为研究土体微结构与物理力学性质相关关系提供了一种新的方法。
- 王凤邓念东马逢清王超江星辰
- 关键词：黄土大孔隙维数
- 二值形态学在黄土CT图像分析中的应用
- 2013年
- 黄土CT图像研究是岩土学的一个新课题,黄土CT图像可以直观的反应黄土微结构的信息和断面的产状,为进一步揭示黄土微结构对黄土工程性质的影响提供理论依据,并为黄土微结构三维模型的构建提供有力支持。应用VC+6.0开发的黄土CT图像处理系统处理了黄土照片,提取了样品的信息特征,对黄土工程性质做了定性的分析。
- 王潇王凤马逢清袁延西
- 关键词：二值形态学黄土CT图像
- 基于改进边缘检测算法的图像处理技术应用被引量：3
- 2013年
- 边缘检测算法通过识别每个像素在其邻域内灰度的变化而检测出图像的边缘,但由于黄土CT图像的复杂性和随机性,经试验验证,典型的边缘检测算法并不适合直接应用于黄土微结构图像的处理。对边缘检测算法进行了改进并通过VC++6.0平台实现了其功能,首先使用中值滤波和数学形态学方法对图像进行了处理,有效地降低了噪声干扰,净化了背景并增强了图像对比度;然后对图像进行基于Prewitt算法的边缘检测。通过试验验证了改进后的方法可以有效的去除虚假边缘,区分黄土颗粒的形态,从而更清晰地揭示其内部物质的结构。该方法对CT图像处理范畴的拓展,黄土微结构的研究方法和黄土工程性质的判定都有积极的指导意义。
- 周阳王凤马逢清王潇
- 关键词：边缘检测图像处理
