针叶材微观构造数字图像处理及虚拟构造模型的研究

论文摘要

快速准确获得木材微观构造参数对于研究木材宏观特性至关重要。本研究提出了一种可以快速获取木材微观构造参数的方法,利用计算机数字图像处理技术实现了对针叶材微观构造特征的自动识别与测量,并以此为基础研究了描述针叶材构造特征的针叶材虚拟构造模型,将实体木材进行抽象化处理,实现了木材构造特征的归一化表述,为后续木材宏观特性研究及木材树种自动化识别平台的开发提供了理论基础。本论文的主要结论及研究成果如下:1提出了基于图像叠加和形态学理论的木材微观图像分析方法,构建了针叶材微观构造图像处理模式,实现了针叶材微观构造参数快速测量功能。2提出了采用图像叠加技术剔除横切面木材间质冗余信息的方法,实现了针叶材横切面细胞间质冗余信息的剔除,为后续的特征参数测量提供了良好的技术平台。3提出了基于二维矩不变原理结合细胞形态拟合测量微观构造参数的方法,有效的避免了传统拉线法测量时测量线位置变化以及测量线倾斜所导致的误差,同时弥补了数学微元积分法用于木材微观参数测量时的不适应性。4提出了针叶材横切面构成成分的集合关系,并且以此关系为基础重构了针叶材横切面二维模型,实现了整体三维虚拟模型在二维横切面上的直观展现。5借鉴软件工程中面向对象的思想和木材微观图像分析结果,以针叶材横切面有效信息成分的合理分割为基础,对针叶材虚拟构造模型的建立进行了研究。6本论文提出的木材微观构造参数测量方法可为木材微观构造参数的自动测量、木材宏观特性建模和木材树种自动鉴别等研究提供一种便捷的技术途径和可持续开发的科研辅助平台。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 引言
• 1.1 计算机数字图像处理技术简介
• 1.2 木材微观数字图像分析国内外研究现状
• 1.3 研究现状评述
• 1.4 本研究的目的和意义
• 1.4.1 本研究的目的
• 1.4.2 本研究的意义
• 1.5 本研究的主要内容
• 2 木材微观构造数字图像分析
• 2.1 图像采集
• 2.1.1 数字图像采集系统硬件配置及树种选择
• 2.1.2 针叶材横切面数字图像采集
• 2.2 图像预处理
• 2.2.1 调整对比度和锐化
• 2.2.2 图像灰度化
• 2.3 图像有效信息分割
• 2.3.1 叠加法原理概述
• 2.3.2 "胞腔形态图"的获取
• 2.3.3 "全细胞图像"的获取
• 2.3.4 图像叠加
• 2.4 木材特征参数的测量
• 2.4.1 像素距离与实际距离的转化
• 2.4.2 特征参数测量
• 2.5 本章小结
• 3 虚拟针叶材构造建模的研究
• 3.1 建模的意义
• 3.2 建模方法
• 3.3 建模步骤
• 3.4 管胞对象建模
• 3.5 虚拟构造建模
• 3.6 本章小结
• 4 结论与建议
• 4.1 结论
• 4.2 建议
• 参考文献
• 个人简介
• 导师简介
• 致谢