小波变换驱动的堆积体模拟新方法：基于WGC的数字图像处理与力学特性研究

本文主要探讨了基于小波变换的数字图像技术在堆积体模拟中的应用。堆积体模拟是地质工程和岩石力学研究的重要组成部分，特别是在理解和预测自然或人为堆积体（如山体滑坡、土坝等）的力学行为时。小波变换作为一种强大的信号分析工具，因其局部化特性被应用于数字图像处理，特别是在噪声去除和特征提取方面。 首先，文章介绍了一种结合小波变换与Gamma校正的技术。小波变换能够有效地分解图像为多个尺度和频率成分，有助于识别和消除噪声，提高图像质量。而Gamma校正则用来处理由于光照变化和环境条件引起的图像亮度不均问题，通过自适应调整，使得图像在不同条件下也能保持一致的对比度。 接下来，该技术进一步通过色彩空间转换实现了二值化处理，这使得图像可以简化为黑白模式，便于后续的计算机处理和分析。作者开发了一套名为Wavelet-Gamma-Conversion (WGC)的动态建模程序，它不仅用于堆积体图像信息的获取和处理，还能够自动生成精细的模型文件，大大提高了堆积体模拟的效率和准确性。 以澜沧江古水为例，研究人员利用WGC对实际拍摄的数码照片进行处理，构建了堆积体的微观模型。通过双轴压缩数值模拟实验，深入研究了堆积体内部碎块石与土体之间的交互作用以及它们对整体力学特性的影响。实验结果显示，碎块石的存在显著影响了堆积体的应力分布和应变硬化阶段，而黄土颗粒间的连接强度对堆积体的弹性模量有直接影响。 这项研究展示了小波变换在数字图像处理领域的创新应用，不仅提升了堆积体模拟的精度，还为堆积体力学行为的模拟提供了更为精确的方法。这一技术对于地质灾害预警、土木工程设计以及环境保护等领域具有重要意义。通过与室内实验结果的比较，验证了这种方法的有效性和实用性。