图像是现代信息社会中最基本的信息。数字图像处理技术是一种具有巨大经济效益和社会效益的实用技术，应用领域十分广泛。本课题的研究以隧道施工开发为背景，在隧道挖掘过程中通过数码拍照设备采集一系列的隧道掌子面图像，并利用数字图像处理技术和模式识别技术对隧道掌子面图像进行处理和分析，提取岩层信息，并最终达到隧道三维重建和预测的目的。与传统的人工分析方法相比，利用数字图像处理技术分析隧道掌子面图像可以极大地节省图像分析时间，提高施工效率，同时可节约施工成本，降低施工风险，具有很好的应用前景。本论文首先从课题的研究背景和主要研究内容出发，分析了隧道掌子面图像处理系统所要解决的主要问题以及在系统实现过程中的重点和难点，并对数字图像处理技术以及系统实现所使用的面向对象程序设计方法做了简要的介绍。本论文是基于隧道掌子面图像处理系统来研究的，数字图像处理技术是系统的核心，本论文详细研究了隧道掌子面图像处理系统中所涉及到的主要算法，并给出了对应的处理结果。在图像预处理部分主要研究的内容有：利用多项式方程实现图像几何校正、图像的灰度线性变换和灰度窗口变换、对图像进行空域滤波增强处理。在图像边缘检测部分主要研究了利用Canny算子来检测隧道掌子面图像的边缘。在图像分割部分，研究了采用区域生长的方式分割图像的方法，并且针对隧道掌子面图像十分复杂的特点，仅仅依赖全自动的方式分割图像尚有困难，因此本系统还提供了一种称为“智能剪刀”的功能来半自动或者手动地提取目标图像的边界，以达到更精确地分割图像的目的，满足了不同实际情况的需要。本课题研究的最终目的是为了实现隧道的三维重建和预测，因此本系统中还提取出图像目标区域的特征参数并对其进行模式识别，实现所有相邻图像切片上目标区域的正确链接。基于本课题开发的隧道掌子面图像处理系统具有友好的用户操作界面，系统提供的图形图像处理技术和模式识别技术能达到预期的效果，并为后续的三维重建和预测的成功实现提供了必要的数据和支持。