基于分形和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的木材缺陷圖像處理.pdf

1、在不損壞木材表面和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的前提下,準(zhǔn)確地檢測(cè)木材內(nèi)部缺陷,對(duì)科學(xué)用材、合理選材有著重要意義,是充分利用森林資源的重要手段。
　　 本文選擇X射線成像技術(shù)作為檢測(cè)手段,設(shè)計(jì)X射線無損檢測(cè)成像系統(tǒng)。根據(jù)射線透過被檢測(cè)木材后的衰減強(qiáng)度差異,研究木材X射線成像規(guī)律,并得到木材X射線原始圖像。利用計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行直方圖均衡、濾波去噪等預(yù)處理,減少圖像采集過程中信號(hào)傳輸對(duì)圖像質(zhì)量的影響。預(yù)處理后的圖像對(duì)比度高、噪聲少,

2、便于人眼識(shí)別,并有助于利用分形和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)數(shù)寧圖像中的木材缺陷進(jìn)行識(shí)別。
　　 應(yīng)用多尺度分形特征(DMF)對(duì)預(yù)處理后的木材漏節(jié)圖像進(jìn)行分析與處理。將圖像分割成15×15像素大小的子區(qū)域,確保有缺陷部位和無缺陷部位分別位于不同的子區(qū)域中。選擇ε1=3和ε2=5作為尺度值,并計(jì)算出每個(gè)了區(qū)域的(DMF)值,計(jì)算結(jié)果表明,有缺陷部位與無缺陷部位多尺度分形特征值存在明顯差別,有缺陷部位的(DMF)值遠(yuǎn)大于無缺陷部位的(DMF)值。該

3、實(shí)驗(yàn)中,無缺陷背景區(qū)域的(DMF)值介于0.020至0.070之間,而漏節(jié)區(qū)域的(DMF)值介于0.300至0.600之間。在圖像處理過程中,可以提取奇異性較大的多尺度分形特征值,他們的集合即為缺陷位置。
　　 采用多尺度形態(tài)學(xué)膨脹算法對(duì)內(nèi)部含有節(jié)子和空洞的木材圖像進(jìn)行分析和處理。實(shí)驗(yàn)選擇一組尺度分別為B1=1,B2=2,B3=3,B4=4,B5=5的菱形結(jié)構(gòu)元素,對(duì)圖像進(jìn)行膨脹操作。取權(quán)值α1=α2=α3=α4=α5=0.2,

4、對(duì)膨脹結(jié)果加權(quán)求和,最終得到一幅降噪后的圖像。利用不同尺度結(jié)構(gòu)元素,分別消除不同尺度噪聲點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,這種方法既能夠消除背景噪聲,又能盡量保持缺陷細(xì)節(jié)不變。應(yīng)用全局閾值法對(duì)降噪后的圖像進(jìn)行二值化處理,并將缺陷部位提取出來,最終確定缺陷的種類、大小和位置。
　　 本文對(duì)大量帶有漏節(jié)、節(jié)子和空洞缺陷的木材進(jìn)行圖像采集,并對(duì)采集到的圖像樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果顯示,應(yīng)用多尺度分形特征和多尺度形態(tài)學(xué)方法均能有效提高木材缺陷檢測(cè)效果。