高飛　沈智君

摘 要： 本文以圖像圖形方法，對(duì)木材進(jìn)行了基本項(xiàng)目的檢測(cè)，針對(duì)其紋理灰度特性加以分析，同時(shí)通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)得到木材紋理形狀、周期長(zhǎng)度以及線寬度等參數(shù)值。通過(guò)大量試驗(yàn)?zāi)軌虼_定，BWMORPH是與木材弱紋理狀態(tài)分析貼合度最高的手法，還能夠自動(dòng)獲取紋理骨骼線的成像。通過(guò)Radon變換處理后，能夠于圖像中看到0到180度紋理線條對(duì)應(yīng)的積分?jǐn)?shù)值，繼而描繪出曲線圖。這一圖像能夠直觀反應(yīng)出，人們對(duì)于木材紋理狀況的主觀印象與木材紋理排布規(guī)律之間的差別。利用紋理圖像二值化確定紋理對(duì)應(yīng)周期狀況，推測(cè)出木材年輪寬度。這些對(duì)于木材的檢測(cè)具有十分重要的意義。

關(guān)鍵詞： 木材檢查；圖像處理；應(yīng)用

對(duì)于木材的質(zhì)量來(lái)說(shuō)，其紋理、寬度以及周期等均屬于重要參量。根據(jù)木材的分子構(gòu)造不同，其對(duì)應(yīng)多種多樣的切削手法，響應(yīng)的切面上顯示出各不相同的紋理狀態(tài)。木材紋理特性直接受到本身的結(jié)構(gòu)狀況的作用，所以面向木材紋理特征的測(cè)量是不可或缺的工作。然而目前國(guó)內(nèi)通過(guò)圖像處理技術(shù)來(lái)分析木材紋理的探究并不充足，需要在今后投入更多的關(guān)注。

1 木材紋理變化規(guī)律概述

1.1 灰度簡(jiǎn)介

具備一定規(guī)律的灰度變化將帶來(lái)紋理，其屬于灰度周期分布的結(jié)果，即使灰度的改變表現(xiàn)出隨機(jī)性，但卻一樣具備統(tǒng)計(jì)特性。因此面向紋理的解讀同樣將涉及灰度的變化狀態(tài)。通過(guò)觀察木材徑切面能夠明確，木材紋理灰度大致遵循周期性變化，許多灰度像素共同組成各個(gè)周期，周期的長(zhǎng)度與不同周期灰度波動(dòng)最大量大致符合。

1.2 散點(diǎn)圖分析

灰度的自相似特征能夠依散點(diǎn)圖來(lái)探討，而散點(diǎn)圖是按照臨近兩像素的灰度值確定的。圖像中各散點(diǎn)將45度角直線作為軸心。長(zhǎng)軸代表著灰度的波動(dòng)范圍：距原點(diǎn)距離越大則灰度波動(dòng)越顯著，相反，則整體波動(dòng)不明顯。短軸代表著灰度起伏的程度：短軸越寬則浮動(dòng)情況越顯著。

相鄰兩像素做差能夠得到紋理變化的狀況。通過(guò)觀察圖像能夠了解到，灰度發(fā)生不定向的變化，則各點(diǎn)在0基線上下分布；如果各點(diǎn)距離基線均十分靠近，則灰度并未出現(xiàn)明顯波動(dòng)?；叶炔逯档姆低憩F(xiàn)出周期性的規(guī)律，且正負(fù)交替產(chǎn)生。

1.3 差值頻譜介紹

通過(guò)相鄰灰度做差的方式可以做出自回歸模型功率頻譜圖以及快速傅里葉變換功率頻譜圖。當(dāng)處于低頻狀態(tài)時(shí)，灰度差值功率最大值相對(duì)低，但是當(dāng)處于高頻時(shí)，其對(duì)應(yīng)密度值達(dá)到頂峰狀態(tài)。

1.4 灰度變化規(guī)律

通過(guò)以上的圖像分析與相應(yīng)的試驗(yàn)得出，木材紋理灰度變化特性為：處于某一紋理灰度周期內(nèi)時(shí)，大部分相鄰灰度保持一致?tīng)顟B(tài)，灰度值呈現(xiàn)出高頻率、低振幅以及隨機(jī)變化的特性。周期相鄰處的灰度卻表現(xiàn)出低頻率、高振幅以及規(guī)律性較強(qiáng)的特點(diǎn)，在視覺(jué)方面對(duì)應(yīng)紋理跳躍的兩塊內(nèi)容。

2 紋理形狀與角度的檢測(cè)

方向性由于其獨(dú)特的描述方式，而被視為圖像反饋中一項(xiàng)獨(dú)一無(wú)二的屬性。圖像法指出，方向性能夠用于兩幅圖像相似與否的判定，同時(shí)以此為依據(jù)，把圖像反饋信息于二維空間展示出的角度譜充當(dāng)圖像內(nèi)容和劃分的依據(jù)之一。

有關(guān)木材紋理方向的檢測(cè)還沒(méi)有得到普及。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，Radon變換可以由混亂的背景下篩選出直線系列，進(jìn)而將二維的信息轉(zhuǎn)化成線性關(guān)系，其將于紋理檢測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

2.1 形狀檢測(cè)

通過(guò)MATLAB的使用，將圖像文件以UIGETF以及MREAD函數(shù)打開(kāi)，提取其中像素灰度的信息構(gòu)成灰度圖像，甚至是彩色圖像。通過(guò)這一過(guò)程中軟件工具的函數(shù)調(diào)用，可以探測(cè)到木材的紋理形狀數(shù)據(jù)。比如MCONTOUR函數(shù)可以大體展示灰度信息的形態(tài)狀況；EDGE可以把處于邊緣的像素以及其他像素通過(guò)“1”或“0”區(qū)分開(kāi)來(lái)，繼而形成規(guī)格一致的二值圖等。

通過(guò)四類函數(shù)的處理能夠看出，MCONTOUR無(wú)法用簡(jiǎn)明的方式給出紋理外形，同時(shí)邊緣涉及線條眾多。而EDGE無(wú)法在弱紋理當(dāng)中獲取整個(gè)邊緣的狀態(tài)。以上兩類函數(shù)的實(shí)踐均不成功。除此以外的BWPERM以及BWMORPH都實(shí)現(xiàn)了紋理狀況以二值圖像簡(jiǎn)明表達(dá)的要求。

2.2 Radon變換

將計(jì)算機(jī)圖像矩陣在設(shè)定的方向上投影就是Radon處理的基本原理。通過(guò)這一變換能夠看到部分顯著的交點(diǎn)，這些通常均為積分值突出的點(diǎn)。將實(shí)施BWPERM以及BWMORPH處理的圖像加以Radon變換會(huì)發(fā)現(xiàn)，高振幅點(diǎn)所處位置以及分布次序基本一致，而變換后的亮點(diǎn)數(shù)量上升。這說(shuō)明以上兩類函數(shù)都達(dá)到了檢測(cè)紋理形狀以及方向的要求。

3 紋理周期、寬度與間距的檢測(cè)

3.1 紋理周期的灰度波動(dòng)

MPROFILE函數(shù)能夠根據(jù)圖像獲取像度值的有關(guān)數(shù)據(jù)情況。所以當(dāng)垂直于木材紋理方向規(guī)定某一線段，使它經(jīng)過(guò)紋理部分，即獲得線段對(duì)應(yīng)像素的大小，同時(shí)描繪出像素與線段距離之間的二維圖像。由于圖像灰度浮動(dòng)顯著，同時(shí)每一周期的峰值與谷值大致相同，因此，一定數(shù)目的灰度最大與最小強(qiáng)度能夠獲取，其浮動(dòng)劇烈程度隨之得到。

3.2 紋理周期長(zhǎng)度

紋理灰度值的強(qiáng)弱在走過(guò)最大值和最小值的整個(gè)環(huán)節(jié)就是一個(gè)周期的歷程。有時(shí)直接檢測(cè)的結(jié)果并不能達(dá)到精準(zhǔn)度的要求，因此需要對(duì)操作進(jìn)行改進(jìn)：通過(guò)MPROFILE函數(shù)獲得二值圖像，再經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)運(yùn)算得到周期長(zhǎng)度。

3.3 紋理寬度與間距

獲取紋理周期長(zhǎng)度之后，為追求進(jìn)一步劃分出早材和晚材的寬度，需要進(jìn)一步解讀二值圖像。將各個(gè)紋理周期中，所有連續(xù)的“0”的數(shù)目以及“1”的數(shù)目和生長(zhǎng)周期內(nèi)早材以及晚材的寬一一對(duì)照。將所得的每組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)求取平均值，分別對(duì)照早材與晚材的寬度，最終可以得到兩部分各自所占的比重。

4 結(jié)語(yǔ)

本文由木材的特性與關(guān)鍵性指標(biāo)入手，旨在分析應(yīng)用圖像處理后的木材檢測(cè)狀況。通過(guò)函數(shù)的分析以及有關(guān)紋理形狀、角度的解讀，同時(shí)加入紋理周期、寬度以及間距檢測(cè)等相關(guān)內(nèi)容的探討，明確了圖像處理技術(shù)于木材特征檢測(cè)過(guò)程內(nèi)的可靠程度以及適用水平，得到了兩類相對(duì)適宜的函數(shù)。以上研究對(duì)于木材的檢測(cè)的分析具有一定價(jià)值，為今后的研究奠定了基礎(chǔ)。

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作者簡(jiǎn)介：高飛，男，1977-11，山東人，邳州市市場(chǎng)監(jiān)督管理局，221300，本科學(xué)歷，助理工程師。