在深部岩体中,裂隙、离层、破裂区、交界面等结构面的结构特点和分布情况是决定岩土工程地质特征和力学特性的关键因素,对于研究地质结构稳定性、岩体工程设计、施工安全等方面意义重大。前视全景钻孔摄像系统(Axial View Panoramic Borehole Camera System,APBCS)可以获取地质钻孔视频和图像,是观察和分析钻孔内壁结构的一种重要勘察手段。如何更好的利用这些视频和图像数据研究地质钻孔,并进一步提升APBCS的系统性能是一项重要研究课题。目前,前视钻孔摄像技术存在两方面问题:一是通过此技术获取的钻孔图像的判读基本停留在人为操作的基础上,图像数据量大,人工参与费时费力,不同工程人员也会造成分析结果偏差;另外,此技术拍摄的钻孔视频是通过视频回放或视频截图的方式对钻孔内壁进行观测。但此方法只能对钻孔内的结构面进行定性描述,无法获得全景孔壁展开图,不能实现裂隙走向、宽度、倾向角等参数的定量分析。本文针对上述问题,基于APBCS所获取的图像和视频,重点研究了前视钻孔孔壁图像识别与分类方法,并对前视钻孔孔壁视频拼接技术展开了深入研究,利用提出的钻孔中心定位、图像展开和展开图序列拼接等技术生成柱形全景孔壁展开图。本文的研究内容主要包括以下几个部分:提出了一种新的两级树式图像分类方法,通过优化两级特征提取结构,解决了三种主要类型孔壁图像的识别与分类问题。该方法分为初级分类和次级分类两个阶段:初级分类是对三类孔壁图像作一个二元决策,判断属于交界图像或非交界图像;在次级分类阶段,提出了一种基于Gabor滤波的裂隙分割算法和基于圆形度的中心区域去除算法,有效的分割出裂隙部分并消除中心干扰区域,构造差异性显著的特征向量。实验表明:该方法通过两级分类方式较好的识别出不同类别的孔壁图像,其中测试分类准确率达到93.3%。研究结果为前视钻孔图像的分类研究提供理论参考和新思路。提出了一种基于视频拼接的柱形全景孔壁展开图生成方法,可将APBCS对钻孔的定性观测提升到对孔内参数的定量分析层面。该方法利用图像展开算法将轴向运动参量估计转换为平移运动参量估计,再通过矩形展开图序列拼接方法得到分段或整孔的柱形全景孔壁展开图。针对展开过程中出现的几何失真并确定环形有效区域,提出了一种钻孔中心自动定位算法,该算法通过对中心区域的自动分割与标定,准确定位出不同视频帧的钻孔中心。随后,提出了一种前视钻孔孔壁图像展开算法,将视频序列中的环形有效区域展开为矩形孔壁展开图序列。该算法基于坐标映射法设计了一个虚拟坐标图,并引入双线性插值算法,既保证了图像展开后内外环区域分辨率的统一化,又提高了视频序列的展开效率。针对钻孔视频拼接中模板匹配配准率低的缺点,提出了一种投影绝对误差和测度匹配算法(Projection Transformation Sum of Absolute Difference,PTSAD)。该算法通过灰度投影变换(GPT)对SAD匹配算法筛选出的候选子图进行决策判断,利用投影相关系数确定与模板相匹配的最优候选子图,实现矩形展开图序列的快速匹配。该算法利用模板与最优候选子图的中心点相对偏移距离,计算出展开图序列的水平和垂直偏移量,最终通过这两个参量将矩形图序列拼接成完整的柱形全景孔壁展开图。实验结果表明本文提出的PTSAD算法在准确性和效率方面要优于传统的基于灰度的模板匹配算法和基于特征的匹配算法,满足视频拼接过程中实时性和有效性要求。针对探头抖动、旋转产生的无效视频帧,设计了一个视频帧筛选模块,利用中心偏移量dc、水平偏移量dh和垂直偏移量dv这三个阈值参数在矩形展开图序列拼接前去除无效视频帧。实验结果表明,针对不同类型的前视钻孔视频,本文提出的柱形全景孔壁展开图生成方法可以将前视钻孔视频有效的拼接成效果良好的全景展开图,为孔内裂隙、层理、节理等结构面的定量分析提供研究基础。