岩石节理裂隙识别与分析属于探伤研究的一个分类。其广泛地被应用到水利工程建设、环境资源保护、岩石工程灾害防治等方面。在所有现有探伤分析方法中数字图像处理扮演了越来越重要的角色。重庆邮电大学图像研究所基于由瑞典核燃料及核废料管理机构 (SKB) 提供的一个岩石节理裂隙图像处理项目中的图像资源，用数字图像处理技术对岩石节理裂隙进行了深入的研究与分析，研发及改善了岩石节理裂隙的智能判断、节理裂隙强度测量、节理裂隙充填物分割等一系列方法。 该文针对传统单灰度图像处理忽略了岩石节理图像中细节信息的问题，如对岩石裂隙研究很重要的裂隙内填充物的信息等，文中采用了对同一岩石样本在不同光源下获取到的图像进行对比研究，对两种不同性质的图像取长补短，分别在彩色图像增强、图像分割、图像融合等方面进行了研究。利用紫外光图像显示裂隙轮廓明显的特点进行了裂隙图像获取，然对裂隙图像与日光图像进行融合处理，利用日光图像显示图像细节能力强的特点，在裂隙图像中获取到了充填物图像。该文主要进行了如下几方面的研究： 1．裂隙图像特点分析：讨论裂隙图像成像复杂的特点，及传统对彩色图像处理应用到岩石节理裂隙分析中的难度，提出采用紫外光获取的图像结合日光灯源图像的方法能比较好的达到裂隙图像细节分析的目的。 2．裂隙彩色图像增强：主要研究对紫外光图像的增强技术。文中选用了提升小波转换法，加入了特殊颜色参数，实现了对紫外光图像的增强处理。 3．裂隙图像分割：研究对获取的彩色图像进行阈值处理进行图像分割的方法。文中结合多光源图像特点改良了的大津法(OTSU 法)实现了对裂隙图像的提取。 4．裂隙内充填物图像的分割：研究对紫外光和日光图像的融合以获得裂隙内细小的充填物图像的方法。文中采用最大圆盘法获取到图像骨架，并以该骨架像素点作为为生长点，以质心型链结区域增长法获取了裂隙中充填物的彩色图像。 该研究通过利用两种不同光源下获取到的岩石节理图像进行融合处理后获得到裂隙内部细小的图像信息，表明多光源图像融合与传统单一的灰度图像处理方法相比，特别是在获取裂隙的细节信息时，获得的信息更全面可靠。同时实验也证明现有的算法支持下多光源图像融合与单一彩色图像处理相比能更迅速的获取更为准确的结果。