| 基于纹理特征的木材年轮图像检测方法研究 |
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| 引用本文： | 程玉柱,李赵春,孙烨.基于纹理特征的木材年轮图像检测方法研究[J].森林工程,2018(3). |
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| 作者姓名： | 程玉柱 李赵春 孙烨 |
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| 作者单位： | 南京林业大学机械电子工程学院 |
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| 摘 要： | 针对树木年轮人工检测效率低、劳动负担重的问题,提高木材年轮检测自动化程度显得尤为重要。通过钻孔获取木芯并用电荷耦合器件CCD采集云杉(Picea)年轮扫描图像,提出一种基于纹理特征的木材年轮图像检测算法。首先,将RGB彩色图像转换到HSV空间,利用V分量的梯度值生成结构张量,并构成图像的纹理特征集,并用全变差(Total Variation,TV)模型进行灰度图像去噪,用模糊区域竞争(Fuzzy Region Competition,FRC)模型进行图像分割。最后,对二值图像进行形态学滤波,并利用长宽比和面积特征识别出年轮线。试验结果表明,提出的算法去噪能力强,分割效果好,边界数正确率100%,能很好地提取云杉木材年轮边界。该方法有助于提高木材年轮的自动化检测水平,可拓展应用于其它树种,在林业科学研究和林木生长监测等方面有很好的应用前景。
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