针叶材年轮细胞图像识别及几何参数建模的研究

论文摘要

随着我国经济规模和科技水平的飞速发展,木材需求量和应用范围不断扩大,木材的研究从宏观到微观不断深入,对木材细胞的数字化描述也已经成为木材研究的热点和重要方向之一。木材是典型的各向异性、天然孔型材料,它是由无数不同形状、不同大小、不同排列方式的细胞组成的。由于树木生长不均匀,使各种树木的木材构造具有多样性,不同细胞体、细胞密度和细胞形状导致了木材材性和物理力学性能存在较大差异,木材细胞的变化影响着木材性质的变化,木材的性质又决定木材经济价值,并直接影响木材的加工和利用,由此对木材细胞结构分析研究就变得尤为重要。本文在参阅国内外有关木材细胞研究的基础上,通过收集连续的木材细胞切片,得到了从髓芯到边材完整的年轮细胞图像;分析了木材细胞微观结构,通过试验确定了细胞面积和细胞胞壁厚度直接或间接影响木材的使用价值和加工利用性能。在对比几种传统的边缘算子对木材细胞图像分割效果缺陷的基础上,采用了水平集方法（Level SetMethod）完成对木材细胞图像进行分割处理,并采用了一种快速算法——窄带算法（Narrow Band）,解决了水平集方法图像处理时间过长的问题,采取了改进的基于Mumford-Shah模型的水平集方法对木材细胞图像进行分割,避免了分割存在盲目性,此方法极大改善了分割的效果。本文提出了基于活动轮廓模型（Snake）,对细胞的轮廓形态进行了识别处理。利用改进的Snake两步膨胀模型对细胞轮廓进行提取,同时应用贪婪优化算法,减少程序运行时间,在完成对木材细胞内腔和边缘分割的基础上,完成对木材细胞壁的识别。在准确分割的基础上,逐个得到了每个年轮的数据参数,在MATLAB环境下,基于最小二乘原理对针叶材细胞胞壁厚度和细胞面积进行了曲线拟合,建立了针叶材细胞年轮方向上细胞和胞壁厚度的分布规律模型,并与三次样条函数曲线拟合做了对比。由于六角形木材细胞显微图像,可以代表木材细胞的大部分的形状特征,本文完成了对规则正六角形、规则长六角形、按早晚材变化的六角形木材细胞显微图像的仿真。分析利用图像数据库的停用和关键技术。本研究将最小二乘原理、数字图像分割、数字图像处理、数字图像识别应用于木材科学研究,分析了从年轮中心到木材边缘的年轮的木材细胞图像,应用改进的水平集方法准确分割细胞图像,应用活动轮廓模型完成了对木材细胞的识别,并完成了木材细胞六角形仿真,对木材材性的深入研究等领域中有重要的潜在应用价值,对提高木材对微观性能认识,扩大木材的适用范围,具有重要意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 木材细胞模型国内外研究现状和发展趋势
• 1.2.1 木材细胞模型的研究现状
• 1.2.2 木材细胞模型研究发展趋势
• 1.3 课题的目的及意义
• 1.4 课题的研究内容及方法
• 2 木材年轮内几何参数模型实验数据获取方法
• 2.1 年轮内几何参数实验数据获取方法
• 2.1.1 木材微观结构及针叶材实验材种选择
• 2.1.2 年轮内几何参数模型研究特征参数的选择
• 2.1.3 试样采集
• 2.1.4 试样制备及测试方法
• 2.2 计算机视觉分析系统
• 2.2.1 计算机视觉研究内容
• 2.2.2 计算机视觉系统的构成
• 2.2.3 木材解剖特征计算机视觉测试系统
• 2.3 试验数据的获取
• 2.3.1 数据预处理
• 2.3.2 数值的分布特征
• 2.3.3 假设检验
• 2.4 本章小结
• 3 基于计算机视觉技术的图像分割方法
• 3.1 传统边缘检测算法的木材细胞图像分割方法
• 3.1.1 传统边缘检测算子
• 3.1.2 梯度算子
• 3.1.3 二阶微分算子
• 3.1.4 Canny算子
• 3.1.5 仿真结果
• 3.1.6 仿真结果讨论
• 3.2 基于水平集方法的木材细胞图像分割方法
• 3.2.1 Level Set算法介绍
• 3.2.2 水平集方法的优点
• 3.2.3 水平集方法的数值计算
• 3.3 水平集（L evel Set）的快速算法——窄带算法的图像分割方法的实现
• 3.4 基于Mumford-Shah模型的水平集方法的木材细胞图像分割方法
• 3.4.1 Mumford-Shah模型的基本形式
• 3.4.2 基于水平集求解简化M-S模型的C-V方法
• 3.5 Mumford-Shah模型的改进及其在木材细胞图像分割中的应用
• 3.5.1 木材细胞图像的灰度特点
• 3.5.2 改进的Mumford-Shah模型
• 3.5.3 实验结果及讨论
• 3.6 本章小结
• 4 基于主动轮廓线模型的木材细胞轮廓识别研究
• 4.1 主动轮廓线模型
• 4.1.1 传统轮廓提取方法
• 4.1.2 主动轮廓线模型方法
• 4.1.3 模型表示方法
• 4.1.4 模型工作机制
• 4.1.5 模型性能分析
• 4.2 贪婪算法
• 4.3 主动轮廓模型识别木材细胞
• 4.3.1 主动轮廓模型及其数学表示
• 4.3.2 木材细胞轮廓提取方法
• 4.3.3 实验结果及分析
• 4.4 本章小结
• 5 木材年轮内几何参数模型的建立
• 5.1 基于MATLAB最小二乘曲线拟合的基本原理
• 5.1.1 最小二乘原理
• 5.1.2 多应变量系统
• 5.1.3 最小二乘估计量的统计特性
• 5.1.4 基于最小二乘的曲线拟合
• 5.1.5 用MATLAB实现曲线拟合
• 5.2 木材年轮几何参数模型的建立
• 5.2.1 针叶材几何参数的曲线拟合
• 5.2.2 针叶材细胞胞壁厚度的曲线拟合
• 5.2.3 两种方法的比较
• 5.2.4 模型验证
• 5.3 本章小结
• 6 木材细胞显微图像仿真的研究
• 6.1 正六角形木材细胞显微图像的仿真
• 6.1.1 单个正六角形木材细胞显微图像描述参数
• 6.1.2 连续多个正六角形木材细胞显微图像的仿真
• 6.2 长六边形木材细胞显微图像的仿真
• 6.2.1 连续多个内腔为椭圆的六角形木材细胞显微图像的仿真
• 6.2.2 连续多个按早晚材变化的六角形木材细胞显微图像的仿真
• 6.2.3 连续多个按实际变化的六角形木材细胞显微图像的仿真
• 6.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢