基于CT图像的黑土大孔隙精细分割与重构方法研究

发布时间：2021-02-03 00:59

　　黑土作为全球公认最肥沃资源,是我国东北商品粮基地的重要基础。而大孔隙是水分和溶质运移的主要路径,能为植物根系生长、微生物活动等提供充足营养和空间。探索大孔隙结构有助于理解黑土生态过程的发生发展,也对黑土结构改良、灌溉制度制定具有指导意义。由于大孔隙复杂不规则性和时空变异性,受现有图像处理方法限制,大孔隙获取存在自动化程度弱、精度低、鲁棒性差的问题。因此,大孔隙精准分割和重构是当下黑土结构研究的一个难点。本文从大孔隙结构表达和可视化这一目标入手,提出了自动化、智能化分割与重构方法,实现了大孔隙精细分割和三维特征准确描述,对因含水率、物理状态导致的图像变化具有自适应性。具体包括:（1）提出了自适应模糊C均值大孔隙分割方法针对现有分割方法自动化程度弱和精度低的问题,本文提出了自适应模糊C均值法（AFCM）大孔隙分割法。该方法基于黑土CT图像特征自动选择聚类数目,并依据大孔隙分割准则实现分割目标的灵活表达。通过与经典大孔隙分割方法（Image J和IPP）比较证明,AFCM法具有自动化程度高和大孔隙分割能力强的特点。（2）提出了基于灰度-梯度特征的模糊C均值大孔隙分割方法针对AFCM法隶属度矩... 

【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：120 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
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1 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 黑土重要性
        1.1.2 大孔隙定义
        1.1.3 大孔隙重要性
        1.1.4 技术背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 土壤大孔隙研究方法
        1.2.2 基于土壤CT图像的大孔隙分割方法
        1.2.3 大孔隙三维模型重构方法
        1.2.4 存在的问题
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 科学问题
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 技术路线
        1.3.4 论文框架
2 黑土CT图像数据库的建立
    2.1 研究区概况
    2.2 黑土样本采集与制备
    2.3 黑土CT扫描
    2.4 图像预处理
    2.5 黑土CT图像数据库
    2.6 评价指标体系
        2.6.1 主观定性评价
        2.6.2 定量评价指标
    2.7 本章小结
3 自适应模糊C均值大孔隙分割方法
    3.1 引言
    3.2 模糊C均值法
    3.3 自适应模糊C均值法
        3.3.1 建立图像灰度-梯度特征
        3.3.2 初始化聚类数目
        3.3.3 建立大孔隙分割准则
    3.4 实验结果与分析
    3.5 本章小结
4 基于灰度-梯度特征的模糊C均值大孔隙分割方法
    4.1 引言
    4.2 基于灰度-梯度特征的模糊C均值法
        4.2.1 分区初始化隶属度矩阵
        4.2.2 建立大孔隙分割准则
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 大孔隙分割结果定性分析
        4.3.2 大孔隙分割结果定量分析
    4.4 本章小结
5 基于邻域约束的模糊C均值大孔隙分割方法
    5.1 引言
    5.2 基于邻域约束的模糊C均值法
        5.2.1 初始化隶属度矩阵
        5.2.2 构造邻域加权目标函数
        5.2.3 建立大孔隙分割准则
    5.3 打印3D模型图像的实验结果与分析
        5.3.1 打印3D模型图像
        5.3.2 打印3D模型分割结果
        5.3.3 定量分析
    5.4 黑土CT图像的实验结果与分析
        5.4.1 大孔隙分割结果定性分析
        5.4.2 大孔隙分割结果定量分析
    5.5 本章小结
6 简化卷积网络大孔隙分割方法
    6.1 引言
    6.2 大孔隙真实结构的标定
    6.3 简化卷积网络法
        6.3.1 大孔隙分割网络
        6.3.2 网络模型参数设置
        6.3.3 网络模型训练
    6.4 实验结果与分析
        6.4.1 大孔隙分割结果定性分析
        6.4.2 大孔隙分割结果定量分析
    6.5 本章小结
7 大孔隙三维模型重构方法
    7.1 引言
    7.2 大孔隙真实模型构建方法
        7.2.1 移动立方体法
        7.2.2 光线投射法
    7.3 大孔隙真实模型构建结果与分析
        7.3.1 单独大孔隙的真实模型构建结果
        7.3.2 完整土柱的真实模型构建结果
        7.3.3 量化分析
    7.4 大孔隙骨架模型提取方法
        7.4.1 距离变换法
        7.4.2 并行细化法
    7.5 大孔隙骨架模型提取结果与分析
        7.5.1 在规则结构图像上的骨架模型提取结果
        7.5.2 在大孔隙图像上的骨架模型提取结果
    7.6 本章小结
8 结论与展望
    8.1 结论
    8.2 创新点
    8.3 展望
参考文献
个人简介
导师简介
副导师简介
获得成果目录清单
致谢
附录



本文编号：3015642