基于显微构造图像木材识别技术研究——基于导管特征的木材图像识别技术研究

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1、1绪论子集X。，X：，X。⋯⋯X。。显而易见，同时具有n项特征x，，x：，x。⋯⋯x。的木材应是木材子集xt，Xz，xs⋯⋯Xn的交集n咒，当然∽cA五。若H：A五，则识别目的已经达到，若。。^则需要继续采集木材特征，这样就会得到与待识别木材x相关的一个特征序pj21．．I工列：X。，X。，x。⋯⋯x。，以及响应的木材子集序列X，，X：，X。⋯⋯X。。注意到不同木材具有不同风格特征这一事实，所以必有㈤：NX,成立。若不然{工)￡A五，则存在不同于x，-I扛l的{J)∈A咒，于是x与xt具有无穷多项相同的特征x·，xz，xs⋯⋯xn，即x=x

2、，，显然这是矛盾的。穿孔卡片检索法借鉴传统图书馆检索方法，克服了对分法特征选择困难等缺点，自从1938年Clark首先采用穿孔法检索后，这种方法在各国得到了普遍的采用呻1。它是把木材全部特征分配在每个穿孔卡片的孔洞罩，每个木材制作一张卡片，在每个木材所具有的特征位置上，将其圆孔剪成“v”字型缺口，同时剪去右上角，按同一方向放在卡片盒内，这样不致颠倒。这种方法必须一步一步的逐步查对，稍有不慎就会步入歧途，得出正确结果较难。随着木材识别工作量的增加，木材国际贸易的增加，经常使用的木材种类越来越多，人工穿孔检索已不能适应识别的需要。1．2．2基于

3、数据库的木材检索识别方法随着计算机技术的发展，木材科学研究者们也开始探讨把计算机作为开发工具开发木材识别技术。应用计算机研究木材识别起于上世纪八十年代，最早是基于数据库的计算机木材检索识别技术。由于基于数据库的木材检索识别实际上是传统识别方法的一种特殊形式。无非是用计算机代替了人工上的一些做法。因此，基于数据库的木材检索识别方法的木材识别模式和传统的木材识别模式几乎是一样的。1974年Morse把检索特征分为对分式(Dichotomouscharacter)、多分式(Multylstatecharacter)和数量式(Quantitativ

4、echaracter)三种特征类型n引。1980年Mi11er利用这种程序编制了识别木材的检索程序(Program．IDENT4)，这是最甲．关于用计算机进行木材检索的报道。1981年世界木材解剖学家协会(IAWA)发表了适用于计算机识别的阔叶树材的标准特征表，从此各国纷纷开始了利用微机识别木材的工作，其中以美国、澳大利亚、日本、德国等国研究较多。1981年美国北卡罗莱纳人学在IBM370／165计算机上编制了识别木材的程序。1982年同本的长谷川益夫利用BASIC语言也进行了这方面的研究⋯1。我国计算机检索识别木材的研究始于1983年，由

5、中国林业科学研究院木材工业研究所张其舂等在牛津穿孔卡的基础上利用Z一80微机编写程序，进行阔叶树材的微机S基于显微构造图像术材识别技术研究检索，迈出了微机识别木材的第一步，并在之后研制了多个关于木材识别与材性方面的数据库查询系统¨2一羽。1987年西北林学院也研制了利用计算机对国产针、阔叶树材的识别。1990年安徽农业大学江泽慧等使用FOXBASE+关系数据库，对国产146种主要针、阔叶树材开发了微机检索系统⋯3。以上是早期的木材检索识别系统的研究，早期的系统数据量较少，检索信息量不多。进)k90年代后，数据库技术发展到比较成熟，同期的木材

6、检索识别系统也功能越来越强大，程放的木材综合信息数据库查询系统和广西大学徐峰的“中国和东南亚looo种树木图像计算机查询系统”¨玑161，邵卓平等采用FoxBASE+2．10(1998)和visualFoxPr06．0(2000)数据库语言先后开发研制的“木材标本管理系统”n7’培1，王艳君、程放等开发的主要用于常用拉丁美洲热带木材的识别及性质与用途等查询检索的拉丁美洲热带木材数据库查询系统(LATWDSH旧】。1．2．3微机图像处理识别法随着计算机技术和图像处理技术的发展，微机图像处理识别继人工经验判别法之后逐步发展起来。该方法将计算机图

7、像处理技术应用到了木材识别领域，极大地提高了识别精度。其具体过程是：首先将木材试件进行切片，用专用的生物显微镜将木材切片图像摄入讨4算机中，然后对传入的图像进行转换，将彩色图像转换为灰度图像，再运用图像处理技术对灰度图像进行去噪声，图像增强以及二值化等操作。通过从对图像处理后的特征提取，从而判定该图像属于何种木材。微机图像识别法与人工经验识别相比具有速度快、误差率小、实时性强以及不受人为因素干扰等优点。虽然这种方法也有不足之处，例如对图像中的像素逐个进行处理，要求处理的图像数据量庞大。但是随着当今计算机技术的不断发展，处理这样的图像也是很容

8、易的。微机图像处理识别法的流程图如图1．4所示。若采用量化参数进行木材判别，如采用传统识别的数学方法：每次通过一项参数来缩小检索范围，直至检索出最终的树种。这种方法由于量化参数的