木材細(xì)胞圖像特征提取及圖像數(shù)據(jù)庫的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖形處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用到木材細(xì)胞識(shí)別領(lǐng)域是近幾年興起的新技術(shù)，其在木材科學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用日趨廣泛。人們對(duì)細(xì)胞的圖像分割和自動(dòng)識(shí)別方法做了大量研究，研制了許多細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別和分析的系統(tǒng)，細(xì)胞分析和自動(dòng)識(shí)別減少了主觀干擾，減輕了相關(guān)人員的工作負(fù)擔(dān)，提高了分析的準(zhǔn)確性。其關(guān)鍵技術(shù)是進(jìn)行細(xì)胞邊緣輪廓提取，邊緣檢測(cè)質(zhì)量的好壞將直接影響后續(xù)的分析工作，其結(jié)果將直接影響細(xì)胞有關(guān)參數(shù)的分析。 針

2、對(duì)在研究木材細(xì)胞形態(tài)特征進(jìn)行細(xì)胞邊緣輪廓提取時(shí)，出現(xiàn)一定數(shù)量的細(xì)胞粘連、重疊或聚堆的情況，本文提出利用改進(jìn)的Snake兩步膨脹模型對(duì)細(xì)胞輪廓進(jìn)行提取，同時(shí)應(yīng)用貪婪優(yōu)化算法，減少程序運(yùn)行時(shí)間。此方法第一步完成對(duì)木材細(xì)胞內(nèi)腔的分割，第二步完成對(duì)木材細(xì)胞壁的分割，提高了外部力的作用效果和對(duì)細(xì)胞輪廓的捕捉精度，減小了目標(biāo)能量函數(shù)的局部極小點(diǎn)對(duì)于結(jié)果的影響。 為了解決基于木材橫切面年輪間顯微圖像特征參數(shù)的提取這一難題，采用計(jì)算機(jī)視覺分析技

3、術(shù)。其主要方法是：在對(duì)計(jì)算機(jī)彩色圖像分析軟件二次開發(fā)的基礎(chǔ)上，測(cè)定并分析木材橫切面的主要細(xì)胞形狀特征、細(xì)胞幾何特征、其它特征等參數(shù)。并采用SPSS軟件對(duì)所采集的10項(xiàng)特征指標(biāo)進(jìn)行主成分分析及其它分析。此項(xiàng)研究結(jié)果將為木材鑒別、樹木分類提供一種新的技術(shù)手段和相應(yīng)的科學(xué)理論依據(jù)。 由于所分析的樹種較多，在每個(gè)年輪中分析的細(xì)胞數(shù)量較多，所以需要處理的圖像數(shù)據(jù)量急劇增加，為了有效管理這些數(shù)據(jù)，本文采用了圖像數(shù)據(jù)庫。圖像數(shù)據(jù)庫能夠?qū)⒁淮笈?/p>