数字图像处理在木材纹理特征检测中的应用研究

本文主要探讨了数字图像处理技术在木材纹理特征检测中的应用。研究人员基于图像图形学的方法，对木材纹理的灰度特性进行了深入分析，目的是通过计算机自动化手段提取木材纹理的关键特征，如形状、角度、纹理周期长度、线宽度和间距等。文章的重点在于展示了BWMORPH算法在木材弱纹理形状轮廓检测中的优势，它能生成新的纹理骨骼线图像，这在纹理分析中具有重要意义。 通过纹理骨骼线图像，利用Radon变换技术，作者成功地获取了纹理线条在0至180度范围内投影变换域的积分值，进而构建出纹理角度的二维曲线图。这个曲线图揭示了木材纹理的方向性规律，与人们日常观察木材纹理时的经验相吻合，有助于量化和理解木材纹理的视觉特征。 文章还提到一种创新的方法，即通过对纹理图像进行二值化处理，然后进行横向扫描，从而得到纹理的峰-谷周期图。通过分析这个周期图，可以精确测量纹理的周期长度，这一长度与木材生长轮的宽度密切相关。进一步地，纹理的线宽度和间距信息可以从这些数据中推算出来，分别代表木材早材和晚材的宽度，这对于木材的识别和质量评估具有实际价值。 研究工作得到了国家自然科学基金和东北林业大学科研启动基金的资助，作者包括讲师于海鹏、主任教授刘一星以及博士研究生刘镇波，他们的研究方向涵盖了木材物理、木质环境学和木质材料无损检测技术等多个领域。 这篇论文提供了一种有效的数字图像处理技术在木材纹理特征分析中的应用策略，为木材行业的科学研究和实践应用提供了有力支持，特别是在木材品质控制、分类和鉴定等方面具有潜在的应用前景。