专利名称：一种分析树木年轮微密度图像的方法
技术领域：
一种分析树木年轮微密度图像的方法属电子信息领域，具体来说是一种采集并分析 树木年轮微密度的图像方法。
背景技术：
木材密度是指单位体积木材的质量，常指平均密度。树木年轮密度是指年轮内窄小 范围内的密度。传统的木材密度测定是通过测量体积和质量的方法来求出， 一般只能研 究到生长轮平均密度的层次，随着测量方法和技术的不断改进和完善，木材密度已从平 均密度发展到年轮内密度及密度分布的测定。目前，木材物理学、生物遗传学、树木年 代学、年轮气候学、年轮生态学、年轮水文学等均把年轮密度组成成分作为研究树木改
性、加工利用、生物遗传、气候变化、水文变化、环境污染等重要手段。树木年轮密度 测定方法的研究对于木材物理学、林木培育学、树木年代学等研究具有十分重要的意义。 年轮密度测定方法有传统称重法、X射线密度计等方法。传统称重法方法简单，但测量 效率低且精度低。X射线密度计测量精度高，但价格昂贵。
发明内容
为了克服传统称重法测量效率低且精度低，x射线密度计测量法价格昂贵的缺点，
本发明提供一种分析树木年轮密度图像的方法，测定密度方法简单且精度高，省去了专 用的密度仪设备，可以使计算机系统代替昂贵、繁杂的密度分析仪，在不影响质量的前 提下，大大减轻了劳动量，降低了成本。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是
本发明建立通用高精度的树木年轮图像处理技术及应用平台，采用自适应滤波、直 方图均衡技术、数学形态学和差影法理论对树木年轮图像进行处理，以消除噪声、增强
图像亮度、矫正背景误差。可以分析x射线图像、扫描图像、数字照相机等图像，不仅
可以测定年轮密度，还可测定年轮宽度，并且在测定的同时还可直观地进行交叉定年。
本发明的有益效果是
年轮密度测定方法有传统称重法、X射线密度计等方法。传统称重法方法简单，但 测量效率低且精度低。X射线密度计测量精度高，但价格昂贵。树木年轮密度图像的分
析方法是通过对反射光或透射光图像进行分析，以获取图像亮度资料来研究年轮密度。 图像法测定密度方法简单且精度高，省去了专用的密度仪设备。树木年轮图像分析法可 以使计算机系统代替昂贵、繁杂的密度分析仪，在不影响质量的前提下，大大减轻了劳
动量，降低了成本。其整体技术水平达到国际先进，部分达到国际领先。
图l: 一种分析树木年轮微密度图像的方法总框图； 图2:木材断面反射光或透射光图像；
图3:木材断面图像微密度图谱，其中横坐标为距离，纵坐标为微密度； 图4:木材断面灰度图谱，其中横坐标为距离，纵坐标为灰度。
具体实施例方式
树木年轮密度图像分析技术是通过对反射光或透射光图像进行分析，以获取图像亮 度资料，应用图像的灰度值与穿透物材料密度的线性关系直接测定物体密度。如图1所 示，树木年轮密度图像分析系统包括了图像读写、图像处理、密度标定、数据保存、图 表显示、打印等几个流程。
1. 图像读写运行系统后，若导入的树木年轮反射光或透射光图像背景均匀一致，采用 '数学形态法矫正法'>;若背景不均匀，则采用'减影矫正法矫正'。数学形态法矫正
导入一副处理图像，减影矫正法导入原始和背景两副图像(两副图像矩阵相同)。
2. 图像处理树木年轮图像含有大量噪声，且背景亮度不均匀，因此，若要正确地识别 图像，必须对其进行处理。本发明采用自适应滤波、直方图均衡技术、数学形态法和差 影法理论对图像进行处理。
自适应滤波是根据图像的肩部变异进行自适应滤波的，变异大的地方进行小的平 滑，变异小的地方进行比较大的平滑。图像增强是指将图像的灰度值调整到指定的灰度 范围内， 一般情况下，不同的直方图表示不同的图像亮度，增强后的图像更有利于图像 识别。
数学形态法矫正是基于形状的图像处理技术，即输出图像中每个像素的值都是输 入图像中该像素与相邻像素比较后的结果。灰度图像形态学运算的基本操作有腐蚀、膨 胀、开操作、闭操作。腐蚀是消除物体图像无用点的一种过程，其结果使剩下的物体沿 周边比处理前小几个像素的面积，腐蚀对从一幅分割图像中去除小且无意义的图像元素 集合。膨胀是将与,物体接触的所有点合并到该物体的过程，结果是使物体的面积增大了 相应数量的像素点，膨胀在填补分割后物体中的空洞很有用。开运算一般能平滑图像的 轮廓，削弱狭窄的部分，去掉细的突出。闭运算也是平滑图像的轮廓，与开运算相反， 它一般熔合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓口的缝隙。
差影法矫正实际上就是图像的相减运算(又称减影技术)，是指把同一景物在不同
时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像相减，关键是两相减图像的对应点位于空 间同一目标点上。图像相减可用于去除一幅图像中不需要的加性图案。加性图案可能是 缓慢变化的背景阴影、周期性的噪声或是图像上每一象素处均已知的附加污染等。差值 图像提供了图像间的差异信息，用于图像背景消除和目标识别等。
3. 密度标定
树木年轮图像法测定的结果为图像的灰度值，为了定量分析树木年轮密度，需对灰 度进行标定。标定方法为将标准参照物(密度已知)与待测物一同放置到拍摄装置中 同时拍摄，同时进行灰度测定，分析参照物灰度与标准密度的相关关系，建立、灰度与密 度数学模型，将待测物的灰度转换为密度。标定公式如下
式中/^")_样本^处的微密度；
A，A—测定物A和b的平均密度； G("—样本r处的灰度值；
g。，A—测定物a和b的平均灰度值。
4. 数据保存、图表显示点击'显示，按钮，进入数据处理分析程序，如图2、图3及 图4所示，分析结果将通过图形形式显示。对导入的图像进行计算处理，可得到平均密 度、最大密度、最小密度、平均灰度、最大灰度、最小灰度等参数。最后将数据处理分 析程序的数据结果(密度值)保存到excel表中，以备用。
权利要求
1.一种分析树木年轮微密度图像的方法是通过对反射光或透射光图像进行分析，以获取图像亮度资料，应用图像的灰度值与穿透物材料密度的线性关系直接测定物体密度，其特征是先后包括了图像读写、图像处理、密度标定、数据保存、图表显示、打印六个流程。
2. 根据权利要求1所述的一种分析树木年轮微密度图像的方法，其特征是图像读写时，若 导入的树木年轮反射光或透射光图像背景均匀一致，采用'数学形态法矫正'；若背景不 均匀，则采用'减影矫正法矫正'，其中数学形态法矫正导入一副处理图像，减影矫正法 导入原始和背景两副图像(两副图像矩阵相同)。
3. 根据权利要求1所述的一种分析树木年轮微密度图像的方法，其特征是图像处理采用自 适应滤波、直方图均衡技术、数学形态法和差影法理论对图像进行处理，用于消除树木年 轮图像含有大量噪声，背景亮度不均匀的缺陷。
4. 根据权利要求3所述的图像处理，其特征是自适应滤波是根据图像的局部变异进行自适 应滤波的，其中变异大的地方进行小的平滑，变异小的地方进行比较大的平滑。
5. 根据权利要求3所述的图像处理，其特征是数学形态法矫正是基于形状的图像处理技术， 其输出图像中每个像素的值都是输入图像中该像素与相邻像素比较后的结果。
6. 根据权利要求3所述的图像处理，其特征是差影法是图像的相减运算(又称减影技术)， 是指把同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像相减，两相减图像的 对应点位于空间同一 目标点上。
7. 根据权利要求1所述的一种分析树木年轮微密度图像的方法，其特征是密度标定方法为 将标准参照物(密度已知)与待测物一同放置到拍摄装置中同时拍摄，同时进行灰度测审.， 分析参照物灰度与标准密度的相关关系，建立灰度与密度数学模型，将待测物的灰度转换 为密度，标定公式如下G。-GA G。-GA式中pO)—样本r处的微密度；A， A—测定物A和B的平均密度； G(r)—样本r处的灰度值；G。，&—测定物A和B的平均灰度值。
全文摘要
一种分析树木年轮微密度图像的方法属电子信息领域，具体来说是一种采集并分析树木年轮微密度的图像方法。年轮微密度测定方法有传统称重法、X射线密度计等方法。传统称重法方法简单，但测量效率低且精度低。X射线密度计测量精度高，但价格昂贵。本发明建立通用高精度的树木年轮图像处理技术及应用平台，采用自适应滤波、直方图均衡技术、数学形态学和差影法理论对树木年轮图像进行处理，以消除噪声、增强图像亮度、矫正背景误差。可以分析X射线图像、扫描图像、数字照相机等图像，不仅可以测定年轮密度，还可测定年轮宽度，并且在测定的同时还可直观地进行交叉定年。
文档编号G06F19/00GK101354357SQ20081008598
公开日2009年1月28日 申请日期2008年7月6日 优先权日2008年7月6日
发明者刘盛全, 崧 印, 亮 周, 萍 夏, 斌 徐 申请人:刘盛全;夏 萍;周 亮;徐 斌;印 崧