| 摘 要： | 为了快速测算针叶材生长轮,本研究提出基于人机交互模式和图像处理的方法测算针叶材生长轮数。该方法需截取宏观横截面局部矩形图像,经过平滑、直方图均衡化、边缘检测、腐蚀,以及判断连通性后去噪、膨胀等算法处理后,基于稳定状态多数投票计数法,结合人工交互判断得到生长轮数。与传统图像技术处理针叶材生长轮相比,交互模式允许用户在具体测算过程中给定不同阈值,解决了针叶材生长轮测算方法无法适应不同树种、不同样本、不同图像质量的难题;把边缘检测结果矩形图像左右两侧的颜色处理成与轮界线一致,并使两侧区域与轮界区域构成连通的区域,再通过连通性判断,把其他噪声基本消除,从而达到非常好的去噪效果。基于该方法开发的"针叶材宏观生长轮测算系统",对生长轮数分别为19,21,104,235的五针白皮松(Pinus squamaia)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、翠柏(Calocedrus formosana)、北美红杉(Sequoia sempervirens)进行了处理。试验结果表明,基于交互模式和图像处理的针叶材生长轮测算方法所得出的生长轮数与人工计数的生长轮数相对误差不超过5%。
|
