基于分形維數(shù)和分形布朗運動的原木缺陷圖像處理.pdf

1、在不損壞原木表面和結(jié)構(gòu)的前提下，準(zhǔn)確地檢測出原木內(nèi)部缺陷，是充分利用森林資源的重要手段，對科學(xué)用材、合理選材，有著重要的意義。本文采用X射線方法作為檢測手段，根據(jù)射線透過木材后強(qiáng)度的差異，得到原木圖像。運用分形理論建立原木X射線成像數(shù)學(xué)模型對采集到的原木圖像進(jìn)行處理和分析，判斷被檢測原木內(nèi)部是否存在缺陷和檢測缺陷細(xì)節(jié)。本文的研究對象為兩種常見的原木缺陷——空心和漏節(jié)。 本文應(yīng)用兩種分形方法進(jìn)行研究：一種方法是采用計算盒子維數(shù)法，

2、將原木圖像分割成小的子區(qū)域，計算每個子區(qū)域的盒子維數(shù)，研究表明背景部分與邊緣部分的分形維數(shù)存在一定程度的差別，提取奇異性的分維數(shù)值，他們的集合即是缺陷邊緣所在。另一種方法是采用分形布朗函數(shù)法，分形理論中的分形布朗隨機(jī)場是描述自然景物的有效方法，原木圖像可以被認(rèn)為是隨機(jī)運動形成的灰度不同的分形布朗運動圖。當(dāng)圖像分形參數(shù)值大于l時，則圖像灰度表面的分形維數(shù)小于2，小于物體灰度表面的拓?fù)渚S數(shù)，因而是不可能的，即分形參數(shù)發(fā)生了奇異。這些分形參數(shù)

3、發(fā)生奇異的地方就是不同紋理的邊緣，故認(rèn)為分形參數(shù)等于1即為閾值，分形參數(shù)大于1的部分被判為邊緣，小于1的部分為背景區(qū)域，再由此計算對應(yīng)位置的分形維數(shù)，分形維數(shù)發(fā)生奇異的地方即為缺陷的邊緣或交界處。 本文首先對原木圖像進(jìn)行直方圖均衡、濾波、圖像增強(qiáng)等預(yù)處理，使得處理后的圖像分形特征更加明顯，更適合后續(xù)的處理和分析。從預(yù)處理后的X射線圖像數(shù)據(jù)中提取缺陷部分所隱含的特征信息，用分形維數(shù)的大小來定量描述原木圖像的不規(guī)則程度。本文對采集的