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矿井的安全问题已经逐步上升到十大安全隐患之一。对矿井岩体裂缝的研究对于预防岩体的坍塌有着深远的意义。随着数字图像处理和模式识别技术的不断发展,越来越多的工作可以由机器代替人来进行。使用数字图像识别技术来研究矿井内部岩体裂缝的动态信息,不仅具有实时性,而且节约了经济成本,更保障了人身安全。利用数字图像处理和机器视觉技术的强大优势,将其应用于岩体裂缝的动态识别分析系统中,不仅能够实时监测动态裂缝的图像,而且能够获得相应的数据,精确地了解裂缝的实际情况,提高了裂缝的监测效率。本文根据岩体的相关物理性质,重点研究了岩体裂缝的特征,并对岩体动态裂缝识别系统中具体的实现方法展开深入的研究。主要完成了以下工作：1.提出了一种适用于矿井下岩体裂缝图像的预处理算法。该算法能够很好的分离前景和背景,去除了许多不必要的噪声,保留了需要进一步研究的岩体纹理信息。通过采集了同一位置出现裂缝和未出现裂缝时的岩体纹理图像进行实验对比分析。从实验的整体效果可以看出,该算法比较适用于矿井下岩体动态裂缝图像。2.对比出了几种常用的边缘检测算法的优劣,分析了岩体裂缝图像的实际情况,提出了一种基于亚像素的岩体裂缝边缘检测算法。通过实验来验证两副同一位置不同时间段采集的图像的边缘检测效果。证明了该算法能够取得较好的岩体裂缝边缘检测结果,具有一定的可行性。3.提出了一种类指纹识别的岩体动态裂缝识别算法。通过分析岩体裂缝图像的具体特点,利用指纹纹理和岩体纹理具有相似性的特点,使用指纹纹理匹配的方法来对同一位置不同时间裂缝出现前后的图片进行比对,通过纹理的变化识别出动态裂缝。通过在MATLAB软件上仿真并模拟出实验结果。从结果可以看出这个算法在识别岩体裂缝上具有可行性,总体识别效果良好。4.对识别出的动态裂缝进行进一步的分析,对岩体裂缝宽度参数进行定量检测,从而从定量的角度分析裂缝的实际变化。使用两种测量方法分别对不同情况下的四种裂缝进行测量,得出每种不同种类的动态裂缝适合的情况。再选择同一种宽度测量方法对比不同的亚像素边缘提取方法对宽度测量的影响,从而通过实验数据对比选择出最适合的一种亚像素边缘提取方法应用于宽度测量上。本文结合数字图像处理技术和指纹识别技术的理论并将其应用到岩体动态裂缝识别的实际中,最终提出了结合类指纹识别和定量检测技术的岩体动态裂缝识别算法。实验的研究结果表明,取得的效果良好,基本达到了理论的目标。该算法具有较好的实用价值和积极的现实意义。