基于模糊C均值算法的木材缺陷CT圖像處理.pdf

1、木材在人們的生產(chǎn)生活中占據(jù)著很重要地位。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對木材的需求量也逐漸增大。但是樹木生長周期長以及人們不合理的利用，更加劇了木材供需矛盾。如何合理利用和節(jié)省木材資源，成為科研工作者面臨的一個(gè)迫切解決的問題。利用計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)技術(shù)對木材進(jìn)行無損檢測，快速、準(zhǔn)確地判斷出木材內(nèi)部的各種信息，找出影響木材性質(zhì)的各種缺陷。合理的選材、用材，不僅緩解供需矛盾而且有效地保護(hù)資源有利于可持續(xù)發(fā)展。
　　本文研究了木材缺陷無損檢測

2、中常用方法計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)技術(shù)原理及系統(tǒng)構(gòu)成。并且對獲得木材缺陷CT圖像中木材缺陷特征從缺陷的類別和每個(gè)缺陷特征提取方式進(jìn)行分析。對木材缺陷CT圖像的分割提供依據(jù)。
　　圖像在產(chǎn)生和傳輸?shù)倪^程中受到各種噪聲的影響，降低了圖像的質(zhì)量。利用模糊C均值算法對木材缺陷CT圖像進(jìn)行分割時(shí)，由于模糊C均值算法對噪聲的魯棒性差，對圖像分割時(shí)會(huì)丟失一些邊緣信息。本文從兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。一是運(yùn)用直方圖灰度變換和濾波處理對圖像進(jìn)行預(yù)處理。然后在

3、采用模糊C均值算法分割。我們?yōu)V波處理不僅要濾掉噪聲也要保留缺陷邊緣信息。文中給出了中值濾波、中值濾波、巴特沃斯低通濾波、巴特沃斯高通濾波處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文采用均值濾波。二是從模糊C算法本身的約束條件改進(jìn)，通過引入?yún)f(xié)方差矩陣，將馬氏距離的模糊C均值算法應(yīng)用到木材缺陷CT圖像中進(jìn)行分割。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，將木材缺陷中的節(jié)子和空洞邊緣突顯出來，缺陷邊緣連續(xù)，并能保留大量的細(xì)節(jié)。而對于木材缺陷中的腐朽和裂紋處理效果不明顯，腐朽分割的過大，而丟失了裂紋缺