中国作为人均森林面积较少、木质古建筑含量较高的国家,随着经济的快速发展,对木材的需求和森林资源的消耗逐年增加。但是由于虫蛀、腐蚀等自然因素的影响会造成古建筑和活立木的损坏,这不仅造成了木材的浪费,而且影响经济的循环发展。因此需要对这些古建筑和活立木实施防护措施,从而提高木材质量和古建筑的价值。为了科学有效的保护古建筑和活立木,首先要对其内部进行勘察与分析,考虑到要保持古建筑和活立木的完整性和美观性,选择效果良好的X射线对木材进行无损检测。通过射线检测得到本文的研究对象(木材的X射线图像),之后再对图像做进一步的处理(图像复原和图像分割),为木材的缺陷识别以及材质情况的判断奠定良好的基础。首先,介绍了木材图像处理的研究背景和意义。分析了多种无损检测技术,阐述了国内外关于木材X射线图像复原和分割的研究现状,并介绍了本文的主要工作。其次,对遗传算法进行了深入分析。主要对遗传算法的理论基础以及使用遗传算法时需要格外注意的设计方式和技巧进行了分析总结,并分析概述了遗传算法在图像复原和图像分割中的应用。然后,针对运动及噪声造成的模糊图像进行研究,考虑到标准遗传算法的交叉变异概率不能动态调整以及算法后期迭代缓慢的局限性,设计出模糊遗传及蚁群融合算法。并通过与维纳滤波及模糊遗传算法进行图像复原的对比实验,实验结果表明所设计的算法能够实现木材射线图像的复原,并且复原效果相较其他算法更好。再次,针对木材射线图像的分割问题,考虑到传统二维最大熵的求解方法过于复杂,并根据遗传算法的全局搜索能力,设计了改进的遗传及二维最大熵算法。并进行了与一维最大熵算法、二维最大熵算法、标准遗传及二维最大熵算法的图像分割实验,实验结果表明所设计的算法能够实现缺陷区域的分割,并且分割效果相较其他算法更好。最后,对本文所做的工作进行了总结,并对研究过程中存在的有价值的问题进行了展望。