木材在人们的生产生活中占据着很重要地位。随着经济的发展,人们对木材的需求量也逐渐增大。但是树木生长周期长以及人们不合理的利用,更加剧了木材供需矛盾。如何合理利用和节省木材资源,成为科研工作者面临的一个迫切解决的问题。利用计算机断层扫描(CT)技术对木材进行无损检测,快速、准确地判断出木材内部的各种信息,找出影响木材性质的各种缺陷。合理的选材、用材,不仅缓解供需矛盾而且有效地保护资源有利于可持续发展。本文研究了木材缺陷无损检测中常用方法计算机断层扫描(CT)技术原理及系统构成。并且对获得木材缺陷CT图像中木材缺陷特征从缺陷的类别和每个缺陷特征提取方式进行分析。对木材缺陷CT图像的分割提供依据。图像在产生和传输的过程中受到各种噪声的影响,降低了图像的质量。利用模糊C均值算法对木材缺陷CT图像进行分割时,由于模糊C均值算法对噪声的鲁棒性差,对图像分割时会丢失一些边缘信息。本文从两个方面进行改进。一是运用直方图灰度变换和滤波处理对图像进行预处理。然后在采用模糊C均值算法分割。我们滤波处理不仅要滤掉噪声也要保留缺陷边缘信息。文中给出了中值滤波、中值滤波、巴特沃斯低通滤波、巴特沃斯高通滤波处理实验结果,本文采用均值滤波。二是从模糊C算法本身的约束条件改进,通过引入协方差矩阵,将马氏距离的模糊C均值算法应用到木材缺陷CT图像中进行分割。经过实验,将木材缺陷中的节子和空洞边缘突显出来,缺陷边缘连续,并能保留大量的细节。而对于木材缺陷中的腐朽和裂纹处理效果不明显,腐朽分割的过大,而丢失了裂纹缺陷的很多细节。实验结果证实了模糊C均值算法对木材缺陷内部的缺陷有效的进行分割,可以为以后生产加工提供有效的帮助。以达到确保合理选材,科学用材,提高木材利用率,有效地节约木材资源,保证森林生态环境的可持续发展的目的。