在隧道工程中,隧道安全事故一直是施工过程中备受关注的问题,而岩体结构的稳定性和质量评价则是整个工程设计规划安全的保障。隧道开挖过程中形成的掌子面蕴含着大量的地质信息,岩体裂隙是其中最重要的一种。通过对掌子面上的裂隙进行提取和分析,可以有效地提升岩体灾害预测的准确度。如果仅靠人力来采集这些裂隙很可能因效率低下造成工期的延滞,而数字化提取方式可以极大地提升工作效率,帮助地质人员预判灾害事故。通过在隧道掌子面的数字图像上研究裂隙信息的提取和分析算法,能够为整个隧道工程提供最有力的保障。岩体结构信息是评价其稳定性和质量的关键,所以隧道掌子面裂隙的提取和分析对于实际工程来说具有非常重要的意义。在粉尘过高和光照不足的实际施工现场中,直接拍摄得到的图像很难符合处理需求。本文首先利用图像去噪和增强算法对拍摄图像进行简单预处理,针对采集条件较差、质量难以达到要求的图像,提出了一种基于三角形面片的图像插值放大算法,以补充图像的特征和细节。为解决隧道岩体结构形态多样难以统一处理的问题,本文提出了一种新的裂隙分类方法,将掌子面裂隙分为成组条带状和不规则状两种,利用改进的Hough变换和Livewire算法分别进行线性成组提取和磁性追踪提取,得到了清晰明确的结果。根据结果信息做进一步的深层分析,通过获取主干像素来计算裂隙的迹长、宽度、倾角、中心坐标和间距等质量标准。最后设计实现了隧道掌子面图像处理系统,将研究结果投入实际的工程应用。本文设计实现的隧道掌子面图像处理系统在山东省济南市某隧道投入使用,通过控制粉尘浓度和光照条件,利用数码相机和碘钨灯等设备,拍摄隧道掌子面的图像并实时传回进行处理。从这些图像的处理和提取结果来看,新的图像插值算法对于低分辨率的图像还原高分辨率图像起到了较好的效果,为掌子面图像上的裂隙提取提供了更多的细节。在分类提取阶段,通过改进的Hough变换和Livewire算法针对不同特征的裂隙提取结果条理清晰,最终的分析结果明确清楚,完全满足工程需求。