基于數(shù)字圖像處理學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，被作為木材物理學與木質(zhì)環(huán)境學的重要內(nèi)容進行研究。木材紋理的定量化具有重要的科學和實用價值，但同時作為一個難題也一直困擾著木材學界。引入數(shù)字圖像處理學技術(shù)對于解決這一難題具有理論和實踐的雙重可行性。 本文首先從木材的心理物理學屬性結(jié)合計算機數(shù)字圖像處理學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)字圖像處理學手段展開

2、針對性的檢測方法研究；并利用一些已被普遍認可的紋理算法和模型來進行紋理的空間組合統(tǒng)計和頻譜特征分析；綜合分析各算法的特點和適用性，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、木材視覺環(huán)境學、心理物理學和數(shù)字圖像處理學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。這些物理量詞包括：紋理色調(diào)、紋理知覺亮度(即色度學的明度或圖像處理

3、學的灰度)、紋理形狀、紋理方向、紋理強度、紋理梯度、紋理寬度、紋理間距、紋理周期、紋理密度、紋理粗細度、紋理均勻度、紋理對比度、紋理規(guī)則度、紋理復雜度等。 (二)對木材紋理特征展開針對性檢測方法的研究：①在紋理色調(diào)方面，利用計算機檢測出表征木材紋理色調(diào)的RGB、XYZ、L*a*b*、HSI、孟塞爾坐標系色品指數(shù)值，并在綜合分析的基礎上選擇HSI色度學參數(shù)體系來表示紋理色調(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)計參數(shù)輔以表征；③在紋理形狀及紋理方向檢測方面，篩選出木材紋理形狀檢測的最優(yōu)函數(shù)(BWMORPH)，并通過Radon變換實現(xiàn)木材紋理角度的定量自動檢測，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方面，通過數(shù)字圖像處理手段驗證了木材紋理灰度的周期性變動、灰度變化的自相似特性等，借助對紋理區(qū)域的線性掃描方式，實現(xiàn)了對紋理灰度變動、灰度梯度、紋理寬度、紋理間距及紋理周期的自動定量檢測。

5、(三)在紋理特征綜合統(tǒng)計分析方面：運用空間灰度共生矩陣、灰度行程長度矩陣綜合分析了木材紋理像素灰度的二階統(tǒng)計特性，得出能夠表征紋理粗細均勻度、紋理對比度、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，提取出對應不同尺度、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和適用性的基礎上，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對比度(CON)，⑤二階角矩(ASM)，⑥方差和(SV)，⑦長行程加重因子(LRE)，⑧分形維數(shù)(FD)，⑨小波水平能量分布比重(EPLH)。 (六)通過實驗設計對木材紋理的定量化參數(shù)在木材科學研究中的應用效果加以檢驗：①分析了以木材紋理特征參數(shù)