基于分形的木材斷層圖像缺陷識別技術(shù)研究.pdf

1、木材無損檢測作為當(dāng)今快速評價木材特性的技術(shù)，越來越受到人們的關(guān)注。其中，木材聲學(xué)斷層成像技術(shù)具備快速、無損、直觀等優(yōu)點，在木材加工和貿(mào)易中得到廣泛應(yīng)用。但現(xiàn)有研究主要集中于如何利用聲波傳播參數(shù)（傳播衰減、傳播速度等）生成準(zhǔn)確的斷層圖像，對于木材聲學(xué)斷層圖像的分析和理解還未開展深入的研究。在木材無損檢測實踐中，還需要人工對生成的木材聲學(xué)斷層圖像進行判斷，自動化程度不高。
　　為此，本文深入研究了木材聲學(xué)斷層圖像的特征，提出了一種基于

2、分形的木材斷層圖像缺陷識別方法;對生成的木材聲學(xué)斷層圖像進行顏色空間變換、濾波等處理后，利用分形理論的差分盒維法對缺陷進行自動識別;對于有缺陷的斷層圖像，利用圖像分割技術(shù)提取缺陷圖像的特征區(qū)域，獲得缺陷大小等定量信息。論文主要工作集中在以下幾個方面:
　　(1)提出一種基于分形的木材缺陷自動識別方法。根據(jù)木材斷層圖像的特性，利用顏色空間轉(zhuǎn)換排除非缺陷部位對圖像識別的干擾;然后利用基于分形理論的差分盒維法將圖像分為若干子塊，并計算其

3、分形維數(shù)值;結(jié)合分形布朗運動模型獲得缺陷邊緣的分形維數(shù)值范圍，通過判斷斷層圖像的分形維數(shù)值是否存在此范圍內(nèi)，實現(xiàn)木材斷層圖像缺陷的自動識別。
　　(2)引入圖像處理方法，獲得木材缺陷的大小等信息，實現(xiàn)木材缺陷的定量檢測。對于存在缺陷的木材斷層圖像，首先利用均衡化、濾波等圖像預(yù)處理，減少圖像噪聲，增強圖像細節(jié);然后通過二維Otsu算法對缺陷圖像進行分割，分離出缺陷，并采用累加灰度直方圖的方法獲得缺陷大小信息。
　　(3)在小范