煤炭学报

作者：刘迪, 张泽家, 卢才武, 顾清华, 江松,

关键词：YOLOv11s, 结构相似性算法, 环状全景, 图像拼接, 内窥视频,

为实现深井钻孔内壁形态的高质量全景可视化，克服传统图像拼接方法在自动化水平、拼接质量及处理效率方面的局限，提出了一种融合YOLOv11s(You Only Look Once)与结构相似性(Structural Similarity Index Method)的智能图像拼接方法。研究旨在突破现有技术对人工干预依赖性强、易产生接缝、亮度不均及视觉伪影等瓶颈，提升钻孔内壁图像拼接的精度、连续性与整体效率，为后续钻孔质量评估与爆破设计参数优化提供高保真、高一致性的视觉数据支持。在技术方法上，引入轻量化YOLOv11s目标检测网络，充分利用其深层特征提取能力与多尺度检测优势，精准识别钻孔图像中的圆形边界，自动提取圆心坐标与半径参数，有效克服因镜头畸变、光照不均或局部遮挡引起的定位偏差；随后，基于精确的几何参数进行极坐标变换，将环形内壁区域逐帧展开为矩形图像，保留原始纹理信息的同时构建空间有序的展开图集。在此基础上，创新性地融合SSIM结构相似性度量与滑动窗口匹配策略，通过系统分析相邻展开图像在重叠区域内的亮度、对比度与结构一致性，自适应搜索最优配准位置，实现高效、无缝的图像拼接，最终生成完整内壁环状全景图。试验结果表明，该方法在处理240张图像时，拼接耗时仅为34.98 s，同样实验条件下，相较于传统SIFT特征点匹配方法所需的271.35 s，该方法耗时更短且拼接结果具有更高的视觉连贯性与几何保真度，抑制了接缝错位、亮度跳变和纹理重复等常见问题。创新在于提出了一种自动化拼接流程，融合YOLOv11s与SSIM算法，提升了拼接效率与视觉质量。

来源：2026年第2期

《煤炭学报》期刊编辑部

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