随着数字图像处理技术的发展，对煤矿井下巷道变形情况进行图像监测和灾害预警是预防煤岩动力灾害的新途径，对于保障煤矿安全生产具有重要意义。巷道变形破坏灾害与影响因素之间的关系、监测图像的实时识别方法和灾害预警方法，是进行巷道变形图像实时监测和灾害预警的关键。本文综合运用数值模拟、理论分析和实验验证等多种研究方法，对巷道变形图像实时监测识别和灾害预警技术进行了系统的研究，取得的主要成果如下：　　（1）从巷道所受应力与应力表现形式的角度，结合工程现场实际条件，研究揭示了影响巷道变形破坏的规律及影响因素。对巷道掘进和开挖完成后，不同埋深、煤层倾角、围岩等级、侧压系数和支护形式等5个方面12种因素下的位移场、应力场变化规律进行了数值模拟研究，分析揭示了不同条件下的巷道变形破坏规律。为求取对巷道变形影响程度最大的围岩物理力学参数，提出一种基于生物互利共生和寄生机制改进的粒子群优化算法，与数值模拟方法相结合，通过位移反分析法得到了围岩物理力学参数值，并通过正演计算验证了所提出算法的有效性。　　（2）通过理论分析，研究了巷道变形表征指标（即巷道变形位移量、位移速率和位移加速度）及其特征规律，分析揭示了巷道变形表征指标、影响因素与巷道所受应力之间的相互关系。分析结果表明，巷道变形表征指标与巷道所受应力、影响因素之间具有直接关系，不同影响因素条件下的巷道变形表征指标均能动态反映巷道所受应力及其变化规律，能够作为巷道变形灾害预警指标。　　（3）为实时识别巷道变形监测图像，提出了一种基于聚类分割和视觉显著性检测的人工标志点识别方法。提出基于L21范数的流形非负矩阵分解算法用于图像数据聚类分割，通过多组实验验证了所提出算法的有效性和鲁棒性。深入分析了巷道变形监测图像的特点，提出基于视觉显著性检测的人工标志点识别方法，有效实现了人工标志点快速分割、定位和跟踪，从而计算得到巷道变形实时位移数据。　　（4）建立了矿用巷道变形高清图像监测系统，开发了巷道变形图像监测识别及分析软件。研究提出了巷道变形破坏预警指标体系、预警判别准则和预警等级判别依据，构建了灾害预警系统，并在实验室和工程现场进行了验证。验证结果表明：所构建的系统能够实时识别巷道变形监测图像，预警指标反映了巷道变形破坏的演化趋势和冲击地压的前兆特征，能够有效用于巷道变形破坏灾害预警。