图像处理在木材材积计算中的应用研究

图像处理在木材材积计算中的应用研究

论文摘要

木材材积的测量方法如手工测量查表求取、激光测量等耗费人力物力、成本高、精度低,很难适应当今社会经济的发展和我国各行业对于木材需求量增加的国情。从上世纪90年代初,国内开始从事应用计算机视觉的方法进行木材的在线自动计数和材积测量的研究,取得了一定的成果,但还处于理论研究阶段,没有出现成熟的产品。基于数字图像处理的木材材积测量技术正是为了克服上述困难应运而生的。木材材积测量技术具有成本低廉,操作简单,处理速度快等优点。木材材积测量系统的研究不仅具有一定的理论意义,同时还具有良好的市场前景。本课题是采用计算机视觉的方法进行木材材积和数量的测量,主要研究内容是系统的软件部分,包括图像的采集显示、预处理、物体的分割、材积和数量的测量。图像处理中,能否达到满意的处理效果,图像预处理是很关键的一步,它是其它算法的基础,本文根据木材截面的特点,提出了根据颜色空间的提取、改进的图像标记等算法改善目标提取效果,基本上能达到满意的预处理效果。另外根据图像处理的具体特点,文中提出了一种新的基于类圆的粘连体分割方法,当物体间的缝隙在二值化后能部分或全部判定为背景,即粘连的物体在二值化后能有明显的凹陷时,识别率很高,误差几乎可以为零。反之,则误差会上升。最后通过对分割后的图像进行标记处理,计算各个截面的最小直径,找出相对应的木材材积。对图像进一步腐蚀,再做标记,统计标号的个数,即图像中木材的根数。形成木材材积计算的非接触测量系统。本文在最后进行了试验总结和误差分析,分析了造成系统误差的各种因素,从实际的角度对考察系统的实用性进行分析,指出进一步开发的方向和建议。为木材数量和材积计算软件的商业化打下了良好的基础。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 课题研究背景与意义
  • 1.2 原木现代化检测技术发展现状
  • 1.3 论文的框架与主要工作
  • 2 系统介绍和图像的预处理
  • 2.1 系统总体框架介绍
  • 2.1.1 系统功能分析
  • 2.1.2 系统的流程图
  • 2.2 图像的预处理
  • 2.2.1 标度尺的计算
  • 2.2.2 目标提取
  • 2.2.3 特征描述
  • 2.2.4 阈值分割
  • 2.2.5 滤波去噪
  • 2.2.6 标记处理
  • 2.2.7 消除黑色小区域
  • 2.2.8 消除白色小区域
  • 2.2.9 图像轮廓提取
  • 2.2.10 图像的区域填充
  • 2.2.11 腐蚀
  • 3 粘连木材图像的分割和数量材积的计算
  • 3.1 图像分割
  • 3.1.1 图像分割理论
  • 3.1.2 木材分割算法
  • 3.2 真实材积的计算
  • 3.2.1 中心的计算
  • 3.2.2 最小直径的计算
  • 3.3 计算木材数量
  • 4 系统设计
  • 4.1 数字图像处理的位图基础
  • 4.1.1 数字图像基本概念
  • 4.1.2 数字图像的存储
  • 4.1.3 BMP图像文件格式
  • 4.2 用Visual C++ 6.0实现的优点
  • 4.3 构造图像处理类
  • 4.3.1 CDib类功能介绍
  • 4.3.2 Imageprocess类功能介绍
  • 4.4 系统软件平台
  • 4.5 操作流程
  • 4.6 试验总结及误差分析
  • 4.6.1 试验条件
  • 4.6.2 试验结果
  • 4.6.3 误差分析
  • 5 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  

    图像处理在木材材积计算中的应用研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢