基于分形最小计盒维数原木x射线缺陷图像处理

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1、万方数据UniversityCode：10225Registe{Code：S13121嗍魈一DissertationfortheDegreeofMasterX—rayimageprocessingoflogdefetsbasedonthe一minimumbox--countingfractaldimensionCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppfiedfor：Speciality：DateofOralExaminatiOil：University：DingguoYuProf．

2、DaweiQiMasterBiophysicsJune13th，2013NortheastForestry万方数据摘要我国面临着森林资源少、人口多、人均森林资源占有量少的现实问题，如何将有限的森林资源合理利用，满足众多人口的需求，这就要求提高木材的利用率。木材无损检测技术就是为解决这一问题而提出的。木材无损检测就是在不破坏原木自身结构的前提下，准确识别原木缺陷类型和大小的检测技术。木材无损检测的手段很多。通过各类方法优缺点的比较，本文选用x射线检测技术作为木材缺陷研究的主要手段。并介绍了木材x射线的成像原理、实验条件以及检测步骤等。在测试过程中，用x射线分

3、别进行扫描，取得原木X射线透射的数字图像。通过对原木x射线图像进行均衡化和滤波处理，使原木缺陷特征得以显现。再筛选出含有缺陷的原木，用于分析和研究。本文主要研究两种广泛存在的原木缺陷——节子和腐朽。分形理论在数字图像处理中应用广泛，它能很好地描述数字图像中的“不规则的、破碎的”灰度值变化。基于分形理论，可以将图像空域中的灰度值变化转换到分形空间中的分形维数变化，能让缺陷边缘更清晰、准确的呈现出来。本文采用最小计盒维数法计算分形维数。将原木图像分割成小区域，计算每个小区域的最小计盒维数，这些维数的集合就是原木的分形维数图像。研究表明，正常的原木图像部分的分形

4、维数为2，缺陷及缺陷边缘的分形维数都是小于2，即分形维数发生了奇异。奇异点的集合就是原木的缺陷。本文做了大量实验，结果证实了用分形维数理论来定量描述原木图像缺陷的大小形状的准确性和有效性。传统的边缘检测算子，如Sobel、LoG、Canny等，在分形维数空间的检测效果远远优于在灰度值空间的效果。本文的研究为原木缺陷图像提供了一种新的、方便的分形维数计算方法。关键词x射线检测技术；原木无损检测；分形；最小计盒维数；图像处理技术万方数据AbstractOurcountryisfacingSOmanyproblems，suchasthelakeofforestr

5、esources，thehugepopularityandthelowaverageforestresourcesshare．Theissuehowtousethelimitedforestresourcesreasonably,fillingtheneedofhugepopularity,requiresresearcherstoincreaseforestresourcesutilizationrate．Thewoodnondestructivetestingisputforwardtosolvethisproblem，whichaccuratelyd

6、istinguishthelogdefectanditssizewithoutdestroyingitsstructure．Therearemanymethodsofnondestructivelogtesting．Inthispaper,theX—raydetectionwaschosenasameanforwoodnondestructivetesting，basedonthecomparisonofthemethods．Also，thepaperintroducedtheworkingprincipleofX-raydetection，anditse

7、xperimentcondition，procedureandeffect,etc．Intheprocessoftesting，thelogWasscannedbyX—rayrespectively,obtainingitsX-raytransmissiondigitalimage．TheX—rayimagewasequalizedandfilteredtoshowthefeaturesoflogdefect．Thedefectivelogwasselectedforanalysisandresearch．Thispapermainlystudiedtwo

8、extensivelogdefects：knotandrot．Fr