基于分形和数学形态学的木材缺陷图像处理

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在不损坏木材表面和内部结构的前提下,准确地检测木材内部缺陷,对科学用材、合理选材有着重要意义,是充分利用森林资源的重要手段。本文选择X射线成像技术作为检测手段,设计X射线无损检测成像系统。根据射线透过被检测木材后的衰减强度差异,研究木材X射线成像规律,并得到木材X射线原始图像。利用计算机数字图像处理技术对原始图像进行直方图均衡、滤波去噪等预处理,减少图像采集过程中信号传输对图像质量的影响。预处理后的图像对比度高、噪声少,便于人眼识别,并有助于利用分形和数学形态学对数字图像中的木材缺陷进行识别。应用多尺度分形特征(DMF)对预处理后的木材漏节图像进行分析与处理。将图像分割成15×15像素大小的子区域,确保有缺陷部位和无缺陷部位分别位于不同的子区域中。选择ε1=3和ε2=5作为尺度值,并计算出每个子区域的(DMF)值,计算结果表明,有缺陷部位与无缺陷部位多尺度分形特征值存在明显差别,有缺陷部位的(DMF)值远大于无缺陷部位的(DMF)值。该实验中,无缺陷背景区域的(DMF)值介于0.020至0.070之间,而漏节区域的(DMF)值介于0.300至0.600之间。在图像处理过程中,可以提取奇异性较大的多尺度分形特征值,他们的集合即为缺陷位置。采用多尺度形态学膨胀算法对内部含有节子和空洞的木材图像进行分析和处理。实验选择一组尺度分别为B1=1,B2=2,B3=3,B4=4,B5=5的菱形结构元素,对图像进行膨胀操作。取权值a1=a2=a3=a4=a5=0.2,对膨胀结果加权求和,最终得到一幅降噪后的图像。利用不同尺度结构元素,分别消除不同尺度噪声点。实验结果显示,这种方法既能够消除背景噪声,又能尽量保持缺陷细节不变。应用全局阈值法对降噪后的图像进行二值化处理,并将缺陷部位提取出来,最终确定缺陷的种类、大小和位置。本文对大量带有漏节、节子和空洞缺陷的木材进行图像采集,并对采集到的图像样本进行了实验研究,结果显示,应用多尺度分形特征和多尺度形态学方法均能有效提高木材缺陷检测效果。本研究为木材X射线缺陷检测提供了一种有效新方法,并为数字图像处理技术的发展提供了一条新的途径。
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