基于环状分区和LVQ神经网络的混凝土CT图像分割方法

摘要：

CT技术是目前了解混凝土细观结构的主要方法,受扫描和视窗成图精度影响,CT扫描切片灰度图像往往无明显双峰、亮度不均匀,导致混凝土骨料、砂浆、孔隙难以分割识别.为提高图像分割时骨料、砂浆、孔隙的识别率,针对混凝土圆柱形试样扫描图像,建立了一种基于环状分区和LVQ神经网络相结合的图像分割算法,通过与其他分割方法进行效果对比表明,该方法具有识别准确度高、人工干预少、后期处理简洁等优点,能够为混凝土细观结构模型建立提供更为准确的数据信息.

关键词：CT技术;混凝土;图像分割;环状分区;LVQ神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：TV431(水工材料)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;渭南职业技术学院青年科研基金项目

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-64