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龙图腾网获悉陕西长武亭南煤业有限责任公司申请的专利巷道围岩图像的裂隙识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120526153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511022844.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权巷道围岩图像的裂隙识别方法是由崔超超;安党佳;张国栋;孙晓辉;安涛;张传伟;尹智勇;岳芳伟设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本巷道围岩图像的裂隙识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理与岩土工程监测技术领域，具体涉及巷道围岩图像的裂隙识别方法，包括以下步骤：S1：同步获取巷道围岩的可见光图像和近红外图像；S2：基于可见光图像计算各像素点的多方向梯度分布离散度，生成曲率梯度熵图；S3：根据曲率梯度熵图的局部极值分布，构建粉尘掩膜图；S4：基于曲率梯度熵与近红外穿透深度的负相关关系，逐像素计算裂隙置信度；S5：对裂隙置信度进行自适应阈值分割，生成初级裂隙二值图；S6：对初级裂隙二值图执行形态学骨架提取与断点连接，输出巷道围岩裂隙识别图。本发明，通过融合结构熵特征与近红外透射信息，实现了在高粉尘干扰环境下对巷道围岩裂隙的连续、精确与高置信度识别。

本发明授权巷道围岩图像的裂隙识别方法在权利要求书中公布了：1.巷道围岩图像的裂隙识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：同步获取巷道围岩的可见光图像和近红外图像，并进行时空对齐生成配准双波段图像； S2：基于配准双波段图像中的可见光图像，计算各像素点的多方向梯度分布离散度，生成曲率梯度熵图； S3：根据曲率梯度熵图的局部极值分布，结合近红外图像的透尘特性，构建粉尘掩膜图； 所述S3具体包括： S31：基于S2生成的曲率梯度熵图，通过局部极值检测算法对曲率梯度熵图进行扫描，确定熵值空间分布中的所有局部极大值像素位置，构成熵极值候选点集合； S32：对熵极值候选点集合执行空间密度聚类分析，筛选出像素点密度高于设定阈值的区域，标记为潜在粉尘干扰区域图； S33：利用近红外图像在粉尘区域透过率高的特性，提取近红外图像中的高透射率像素区域，并以二值化处理生成初始粉尘透射特征图； S34：对潜在粉尘干扰区域图与粉尘透射特征图执行逻辑与运算，生成叠加的粉尘区域二值图； S35：对粉尘区域二值图进行闭合连通域填充处理，输出最终的粉尘掩膜图； 所述S33具体包括： S331：将配准双波段图像中的近红外图像进行灰度转换，保留其反映巷道围岩表面不同透光区域亮度差异的灰度值信息，形成近红外灰度图； S332：对近红外灰度图执行局部亮度归一化操作； S333：利用归一化结果，判定所有亮度值高于平均亮度区域的像素点为潜在高透射率区域； S334：将满足高透射判定条件的像素位置赋值为1，其余赋值为0，构建初始粉尘透射特征的二值图； 所述S34具体包括： S341：将S32获得的潜在粉尘干扰区域图与S33生成的粉尘透射特征图进行像素级配准，确保两幅图在空间维度、分辨率与坐标系完全一致； S342：基于逐像素逻辑判断机制，依次遍历两幅二值图像，对对应像素执行布尔与运算，仅保留同时被识别为极值干扰区域与高透射区域的像素点； S343：将逻辑与运算结果构建成与输入图像尺寸一致的二值图像，得到粉尘区域二值图； S4：对粉尘掩膜图覆盖区域进行光谱补偿，并基于曲率梯度熵与近红外穿透深度的负相关关系，逐像素计算裂隙置信度； S5：对裂隙置信度进行自适应阈值分割，生成初级裂隙二值图； S6：对初级裂隙二值图执行形态学骨架提取与断点连接，输出巷道围岩裂隙识别图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西长武亭南煤业有限责任公司，其通讯地址为：713602 陕西省咸阳市长武县亭口镇亭南村东首；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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