基于數(shù)字圖像處理學(xué)的木材紋理定量化研究.pdf

1、紋理是木材最重要的自然屬性之一，也是鑒定和利用木材的重要基礎(chǔ)，被作為木材物理學(xué)與木質(zhì)環(huán)境學(xué)的重要內(nèi)容進(jìn)行研究。木材紋理的定量化具有重要的科學(xué)和實(shí)用價(jià)值，但同時(shí)作為一個(gè)難題也一直困擾著木材學(xué)界。引入數(shù)字圖像處理學(xué)技術(shù)對(duì)于解決這一難題具有理論和實(shí)踐的雙重可行性。 本文首先從木材的心理物理學(xué)屬性結(jié)合計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理學(xué)理論及方法分析了木材的紋理特征，定義能夠涵蓋表征紋理特性的物理量詞；再根據(jù)定義出的物理量詞，利用數(shù)字圖像處理學(xué)手段展開

2、針對(duì)性的檢測(cè)方法研究；并利用一些已被普遍認(rèn)可的紋理算法和模型來(lái)進(jìn)行紋理的空間組合統(tǒng)計(jì)和頻譜特征分析；綜合分析各算法的特點(diǎn)和適用性，提取出有效的紋理特征參數(shù)，既而建立起木材紋理定量化特征參數(shù)體系。 研究在以下方面取得結(jié)果：(一)從木材科學(xué)、木材視覺環(huán)境學(xué)、心理物理學(xué)和數(shù)字圖像處理學(xué)的角度綜合分析木材紋理特征，歸納出一套木材紋理物理量詞，作為木材紋理定量化的理論基礎(chǔ)。這些物理量詞包括：紋理色調(diào)、紋理知覺亮度(即色度學(xué)的明度或圖像處理

3、學(xué)的灰度)、紋理形狀、紋理方向、紋理強(qiáng)度、紋理梯度、紋理寬度、紋理間距、紋理周期、紋理密度、紋理粗細(xì)度、紋理均勻度、紋理對(duì)比度、紋理規(guī)則度、紋理復(fù)雜度等。 (二)對(duì)木材紋理特征展開針對(duì)性檢測(cè)方法的研究：①在紋理色調(diào)方面，利用計(jì)算機(jī)檢測(cè)出表征木材紋理色調(diào)的RGB、XYZ、L*a*b*、HSI、孟塞爾坐標(biāo)系色品指數(shù)值，并在綜合分析的基礎(chǔ)上選擇HSI色度學(xué)參數(shù)體系來(lái)表示紋理色調(diào)；②在紋理知覺亮度方面，分析了木材紋理整體灰度和紋理顏色分

4、量的一階直方圖特性，并以定量的統(tǒng)計(jì)參數(shù)輔以表征；③在紋理形狀及紋理方向檢測(cè)方面，篩選出木材紋理形狀檢測(cè)的最優(yōu)函數(shù)(BWMORPH)，并通過(guò)Radon變換實(shí)現(xiàn)木材紋理角度的定量自動(dòng)檢測(cè)，生成了紋理角度分布的二維曲線圖；④在紋理周期及紋理寬度檢測(cè)方面，通過(guò)數(shù)字圖像處理手段驗(yàn)證了木材紋理灰度的周期性變動(dòng)、灰度變化的自相似特性等，借助對(duì)紋理區(qū)域的線性掃描方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)紋理灰度變動(dòng)、灰度梯度、紋理寬度、紋理間距及紋理周期的自動(dòng)定量檢測(cè)。

5、(三)在紋理特征綜合統(tǒng)計(jì)分析方面：運(yùn)用空間灰度共生矩陣、灰度行程長(zhǎng)度矩陣綜合分析了木材紋理像素灰度的二階統(tǒng)計(jì)特性，得出能夠表征紋理粗細(xì)均勻度、紋理對(duì)比度、紋理周期密度、紋理明度、紋理基元大小、紋理行程和灰度分布均勻性的特征參數(shù)主成分變量?；谀静募y理的分形特征計(jì)算了木材紋理的分形維數(shù)，并以之表征紋理的粗糙度和復(fù)雜度。 (四)借助快速傅里葉變換功率譜法和小波法分析了木材紋理的分頻分尺度特性，提取出對(duì)應(yīng)不同尺度、不同頻率和不同紋理方

6、向的小波能量分布和小波能量分布比重兩類重要參數(shù)。 (五)在綜合分析各紋理算法特點(diǎn)和適用性的基礎(chǔ)上，建立起木材紋理定量化特征參數(shù)體系：①色調(diào)(H)，②飽和度(S)，③亮度(I)，④對(duì)比度(CON)，⑤二階角矩(ASM)，⑥方差和(SV)，⑦長(zhǎng)行程加重因子(LRE)，⑧分形維數(shù)(FD)，⑨小波水平能量分布比重(EPLH)。 (六)通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)木材紋理的定量化參數(shù)在木材科學(xué)研究中的應(yīng)用效果加以檢驗(yàn)：①分析了以木材紋理特征參數(shù)