随着无损检测、图像处理和计算科学的交叉融合发展,工业CT技术被引入到轮胎质量控制过程,实施内部结构和杂质缺陷检测。CT系统利用不同材质物质对射线的吸收作用差异投影出不同灰度分布图像,并通过对检测系统投影图像处理获取轮胎内部钢丝空间排布结构及缺陷定位等。 轮胎工业CT检测系统原始投影图像含有大量随机复杂噪声信号,不利于对图像进行观察分析以进行初期质量检测,也不利于检测系统三维重构结果的准确性,直接影响到基于该结果的轮胎生产质量评价。因此需要对投影图像进行预处理,消除或降低噪声信号对图像的影响,还原图像的真实信息,并对图像进行分割突显不同区域的信息,为后期三维重建奠定基础。 根据轮胎CT检测系统原始投影图像中噪声复杂的特点,分析研究了传统滤波方法对其噪声平滑的不足。通过分析常规滤波方法针对具体噪声特性的消除作用以及对投影图像消噪时顾此失彼及模糊图像边缘的情况,提出了中值和形态学组合滤波方法,使用中值抑制了图像中的脉冲噪声并运用形态学运算对图像中的颗粒和空洞等进行处理。实验表明,本文的滤波方法在抑制噪声的同时,尽可能多的保留了有用的图像边缘、细节信息,有助于对图像中的不同成分进行提取。 投影图像分割是为了分离出感兴趣的物质或定位缺陷位置和形状,它直接决定着后续分析的准确性。投影图像滤波结果中边缘过度不明显及存在噪声干扰,导致传统的图像分割方法达不到系统要求。论文基于图像边缘特征,引入熵概念,运用二维熵进行阈值分割；而为消除干扰因素对分割精度的影响,使用模糊熵进行后处理。实验表明该分割方法对投影图像分割效果较理想,清晰地勾勒出图像中的钢丝信息和杂质情况。 对大量原始投影图像的预处理验证了相关算法的有效性,在实际应用中具有一定的理论意义和应用价值。前期对投影图像进行预处理,为产品分析提供了有效依据,并为系统后期进行三维重构提供了有效的基础数据。