【摘 要】
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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
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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。
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