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...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。展开更多
以油麦吊云杉(Picea brachytyla(Franch.)Pritz.var.complanata(Mast.)Cheng ex Rehd.)解析木圆盘为研究对象,通过木材解剖测定其年轮宽度、管胞长度与宽度、管胞腔径/双壁厚度形态特征和木材含水率、干缩性质与密度等材性性状的径向变...以油麦吊云杉(Picea brachytyla(Franch.)Pritz.var.complanata(Mast.)Cheng ex Rehd.)解析木圆盘为研究对象,通过木材解剖测定其年轮宽度、管胞长度与宽度、管胞腔径/双壁厚度形态特征和木材含水率、干缩性质与密度等材性性状的径向变异规律。结果表明,油麦吊云杉为较速生树种,平均年轮宽度为5.17 mm,在1~17年间均保持较为旺盛的次生生长。管胞长度、宽度、双壁厚和腔径从髓心向外均呈逐渐增加的趋势,分别为1363.98~3498.38 mm、28.41~43.50 mm、4.22~6.55μm和13.74~37.20μm。木材气干含水率呈逐渐增加的趋势,而生材含水率先缓慢增加,后下降趋于平缓。木材干缩率和密度没有明显的变异规律,整体上趋于稳定状态。综合分析,油麦吊云杉较速生,培育人工林可在17~20年间进行采伐,可获得相对较高的木材收益。展开更多
文摘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。
