基于密度自适应区域生长的结构面识别方法研究

摘要

为实现岩体结构面的精确识别，针对传统区域生长算法在处理三维点云时因密度分布不均和固定阈值限制而效果不佳的问题，提出一种密度自适应的改进区域生长算法.该方法引入随局部点云密度自适应调整的阈值函数，并在后处理阶段融合小聚类过滤与未分类点投票机制，结合平滑性与共面性约束，提升结构面提取的几何连续性.同时，利用双曲正切函数实现曲率阈值与法向量夹角阈值的平滑过渡调节.选取沉积岩和正石英岩边坡露头点云数据进行对比试验与工程验证.结果表明：结构面识定的倾角误差与倾向误差平均值分别为0.24°～2.60°和0.43°～2.90°,满足工程精度要求.本研究为结构面识别中的参数自适应调整提供了有效方法.

关键词

岩体结构面 / 精确识别 / 三维点云 / 密度自适应 / 改进区域生长算法

基金资助

国家自然科学基金项目(42302313); 云南省教育厅高校服务重点产业科技项目(FWCY-QYCT2024009); 云南省“兴滇英才支持计划”青年人才项目(KKXX202521023)