高聚物粘结炸药(Polymer bonded explosive PBX)是目前应用最为广泛的炸药材料之一。在炸药制备的过程中,合成、结晶、造粒过程中可能形成孔洞、气泡等缺陷;在压制成型的过程可能形成晶体内部、晶体间或晶体与粘结剂间的局部分层和疏松等缺陷;成型后由于残余应力的存在,在后续加工、存储、运输的过程中可能因外载荷作用形成新的缺陷。这些缺陷一方面会导致PBX力学性能劣化,并最终导致材料破坏;另一方面作为能量聚集区域可能成为“热点”直接影响着PBX的力学性能、安全性能和爆轰性能。微焦点Χ射线断层扫描技术(μCT)是无损检测领域广泛运用的一种成像技术,具有直观、可靠、灵敏度和分辨率高、影像不重叠等优点。通过μCT扫描,研究人员能直观的观察到PBX的内部结构。但受到CT成像条件、被检测物体物理化学性质和图像重建算法的影响,获取的图片在细微的缺陷处容易变得模糊,并且得到的图片会有较多的噪声,影响实验人员对PBX物理化学性质的研究。由于CT图像具有高噪声、低对比度、暗视野、局部明暗不一致等特征,运用现有的检测方法,人工检测速度慢,受工作人员和环境影响大;运用经典的图像算法处理,如阈值分割、边缘检测、相位一致性等,很难提取出细微缺陷,反应的PBX结构也不够准确,很难满足研究、生产的需要。本文针对具有高噪声、低对比度、暗视野、局部明暗不一致等特征的μCT图像,总结图像的数字特征,主要提出了两个方面的特征提取算法,在裂纹特征检测方面:结合非局部均值滤波、拉普拉斯锐化和伽马校正的方法对图像进行预处理,然后通过统计学方法直接提取裂纹的特征点集,借助马氏距离对裂纹特征点的局部方向性进行判定推演裂纹的拓展方向,最终通过像素灰度值拷贝实现高聚物粘结炸药μCT图像中完整裂纹的精细识别。在三种PBX热力耦合加载损伤的μCT图像上对本文方法与Canny算法和相位一致性方法开展对比实验研究。结果表明,本文方法能清晰准确地提取出多种形态的裂纹,证实了新方法的有效性和高效性,显著提高了裂纹特征的识别和表征能力;在颗粒边界特征检测方面:本文利用统计信息对图像进行调整,然后提出一种新的算法-胶囊算法改进了分水岭算法注水点的选取,调用基于标注的分水岭算法进行分割,最后再运用统计学方法对分水岭结果图像进行后处理。通过实验表明,该方法能清晰准确的勾勒出晶体的边界。