C/SiC复合材料作为航空航天领域中的高温结构材料,具有耐高温、抗氧化等优异性能,但在制作工艺和恶劣服役环境的影响下,会产生孔洞、裂缝等缺陷。C/SiC复合材料内部孔隙结构的分布差异会影响材料的力学性能,是值得关注的研究领域,但是目前针对分布均匀性的研究多集中在整体孔隙率/密度的计算,缺少对孔隙的局部分布表征。本文考虑到孤立孔的局部分布表征的需求,以C/SiC复合材料构件的CT（Computed Tomography,计算机断层扫描）图像数据为研究对象,开展了材料孤立孔隙的可视化定位、识别孤立孔分布特征的研究,主要内容如下:通过对材料的微观结构分析,针对其中孤立孔隙结构对材料的抗渗性及热力性能的严重影响的问题,提出以复合材料中孤立孔为研究对象,利用图像处理算法提取复合材料孔隙特征。应用工业CT检测技术对C/SiC复合材料进行扫描,获取符合精度分辨率要求的孔隙图像。为滤除噪声并增强孔隙缺陷特征,提出了采用分水岭分割算法结合非中值滤波进行孔隙分割,提高了孔隙结构的表征精度,并确定了后续分析表征的孤立孔的特征,为后续孤立孔隙的提取与分析表征提供数据基础。针对目前局部分布表征不能对孤立孔隙结构进行精准定位的问题,提出了一种利用分形理论可视化定位CT图像中的孤立孔的方法。本文通过对缺陷CT图像特定切片特定区域进行分形盒维数的计算,建立分形维数与材料孔隙结构中连通特征、孤立特征的对应关系;提出了通过同区域连续切片图像的分形维数曲线确定孤立孔的方法,并且能够在材料三维结构图进行定位,实现了孤立孔可视化定位。针对孤立孔的不同分布差异的表征问题,提出了应用基于密度的局部离群因子（Local Outlier Factor,LOF）算法对图像数据进行分析。将缺陷结构体中具有离群特征的孤立孔隙结构看作空间数据集中的局部离群点,使用基于密度的LOF算法对缺陷图像数据集进行分析,通过计算图像数据集中各点及其邻域的局部异常因子定位局部离散的孤立孔,对孤立孔隙结构进行分布识别表征,实现了复合材料孤立孔隙中聚集与非聚集的局部分布特征的分析表征,为后续研究预测材料性能奠定了良好的数据基础。