樹木年輪圖像邊緣提取與分割的系統的制作方法
【技術領域】
[0001]樹木年輪圖像邊緣提取與分割的系統屬于電子信息領域，具體涉及樹木年輪圖像進行邊緣提取與分割的方法。
【背景技術】
[0002]樹木年輪多為環狀的圓形或橢圓形，當目標在圖像中形狀規則且圓環互相分離、邊界清晰時，利用其幾何性質很容易判斷其年輪個數及年輪寬度。但實際獲取的圓輪邊緣延伸的各種不規則變化給測量方法帶來隨機波動影響，人眼的觀測誤差和疲勞錯誤也會大大降低實際測量精度，這些都成為將大量采集樣本轉換成分析數據的瓶頸。目前，國內外樹木年輪研究采用的方法主要包括輪寬、密度和反射亮度等幾種年輪指標的量測和盤中多為不規則的類圓環形，或者圓環模糊不清，且有部分重疊或者偽年輪等影響，這就給年輪的識別帶來了困難。
【發明內容】
[0003]針對【背景技術】提出的問題，本發明的目的是提供一種計算機圖像處理技術，對樹木年輪圖像進行數字處理，使得處理后的圖像能為人眼識別年輪，并且大幅度減少圖像識別階段所要處理的數據量，能被樹木年輪分析系統WINDENDR0所直接引用。
[0004]樹木年輪提取分割系統分成三大部分，第一部分是圖像預處理，其中包括圖像轉換，平滑降噪，灰度變化。第二部分是年輪提取與分割。第三部分是分析結果保存。以下對每個步驟進行描述:
(1)圖像轉換
運行系統后，將圖像讀入，判斷導入年輪圖像文件為DIB位圖，即可進行下一步平滑降噪的處理。若導入的年輪圖像不是為DIB位圖，運用系統中圖像轉換功能將圖像轉換成DIB位圖。
(2)圖像平滑降噪
經過(1)圖像轉換后，選擇“圖像降噪”按鈕菜單，可以對圖像進行降噪處理。樹脂道斑，采樣過程中的損傷斑駁、樣本自身裂隙以及打磨留下的擦紋等，都會引起圖像的噪聲。針對年輪圖像，系統主要采用了中值濾波這種方法，并且提供濾波窗口選擇包括3x3，5x5。
中值濾波(Median Filtering)是一種基于排序統計理論的可有效抑制噪聲的非線性平滑濾波。通常，二維情況下的中值濾波可定義為:g(x, y) = Median {f (x-k, y-1), (k, 1) e S}
其中:S為窗口 ；g(x，y)為窗口中心點的輸出灰度值；f(x_k，y-1)為窗口 S中的像素灰度值。
(3)圖像增強處理
經過(2)降噪處理后，點擊“圖像增強”按鈕，可對圖像做增強處理。加強圖像中的輪紋信息，同時削弱圖像中噪聲的干擾。系統采用了直方圖均衡化方法進行增強，以增強輪紋的對比度。
(4)圖像的邊緣提取與分割
經過⑶圖像增強處理后，點擊“邊緣提取”按鈕，則可以提取年輪的邊緣。樹木年輪圖像的邊緣有方向和幅度兩個屬性，沿邊緣方向像素變化平緩，垂直于邊緣方向像素變化劇烈。系統對邊緣上的這種變化采用了微分算子檢測出來.a)算子是由四個步驟實現:stepl:用高斯濾波器平滑圖像
step2:用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向 step3:對梯度幅值進行非極大值抑制 step4:雙閾值算法檢測和鏈接邊緣。
(5)數據保存:
點擊‘保存’按鈕，進行對分析結果保存。分析結果將通過圖形形式保存與顯示。
[0005]本發明的效益是利用計算機圖像處理技術，對樹木年輪圖像進行人工處理，使得處理后的圖像能為人眼識別年輪，或者為樹木年輪分析系統WINDENDR0所應用有重要意義，為年輪圖像識別階段所要處理的數據量會大大減少.
【附圖說明】
圖1為原圖局部放大圖；
圖2為用3x3窗口對圖1進行中值濾波后局部放大圖像；
圖3a為直方圖均衡化前的灰度直方圖；
圖3b為直方圖均衡化后的局部圖。
圖4為canny算子處理后的局部放大圖。
【具體實施方式】
[0006]下面對本發明的較佳實例詳細闡述，已使本發明的優點和特征能易于被本領域技術人員理解，從而對本發明的包含范圍做出更為清楚明確的界定。
[0007](1)圖像轉換:讀入橡樹年輪圖像，在VC圖像處理中對年輪圖像時，對其做了 24位真彩圖到8位灰度圖的轉換。
[0008](2)圖像平滑降噪:選擇3x3窗口中值濾波后圖像消除了大部分的樹脂道班以及采集樣板留下的打磨噪聲，并沒有產生較大的模糊，保持了較好的年輪邊緣。如圖所示，其中圖1為原圖局部放大圖，圖2為用3x3窗口對圖1進行中值濾波后局部放大圖像:
[0009](3)圖像增強處理:圖3a為直方圖均衡化前的灰度直方圖，圖3b為直方圖均衡化后的局部圖。圖3b是年輪圖像經過直方圖均衡化后年輪邊界線對比度明顯得到了增強，增強了目視效果。
[0010](4)圖像邊緣提取與分割:
[0011](5)數據保存:點擊‘保存’按鈕，進行對分析結果保存。將圖2，圖3和圖4分析結果保存成圖形形式。
【主權項】
1.樹木年輪圖像邊緣提取與分割的系統，其特征在于，依次包括以下步驟: (1)圖像轉換 運行系統后，將圖像讀入，判斷導入年輪圖像文件為DIB位圖，即可進行下一步平滑降噪的處理。若導入的年輪圖像不是為DIB位圖，運用系統中圖像轉換功能將圖像轉換成DIB位圖。 (2)圖像平滑降噪經過(I)圖像轉換后，選擇“圖像降噪”按鈕菜單，可以對圖像進行降噪處理。樹脂道斑，采樣過程中的損傷斑駁、樣本自身裂隙以及打磨留下的擦紋等，都會引起圖像的噪聲。針對年輪圖像，系統主要采用了中值濾波這種方法，并且提供濾波窗口選擇包括3x3，5x5ο中值濾波(Median Filtering)是一種基于排序統計理論的可有效抑制噪聲的非線性平滑濾波。通常，二維情況下的中值濾波可定義為:g(x, y) = Median {f (x-k, y-1), (k, I) e S} 其中:S為窗口 ；g(x，y)為窗口中心點的輸出灰度值；f(x_k，y-1)為窗口 S中的像素灰度值。 (3)圖像增強處理 經過(2)降噪處理后，點擊“圖像增強”按鈕，可對圖像做增強處理。加強圖像中的輪紋信息，同時削弱圖像中噪聲的干擾。系統采用了直方圖均衡化方法進行增強，以增強輪紋的對比度。 (4)圖像的邊緣提取與分割 經過⑶圖像增強處理后，點擊“邊緣提取”按鈕，則可以提取年輪的邊緣。樹木年輪圖像的邊緣有方向和幅度兩個屬性，沿邊緣方向像素變化平緩，垂直于邊緣方向像素變化劇烈。系統對邊緣上的這種變化采用了微分算子檢測出來.a)算子是由四個步驟實現:stepl:用高斯濾波器平滑圖像 step2:用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向 step3:對梯度幅值進行非極大值抑制 step4:雙閾值算法檢測和鏈接邊緣。 (5)數據保存: 點擊‘保存’按鈕，進行對分析結果保存。分析結果將通過圖形形式保存與顯示。
【專利摘要】樹木年輪圖像邊緣提取與分割的系統，屬于電子信息領域，具體涉及樹木年輪圖像進行邊緣提取與分割的方法。利用計算機圖像處理技術，開發出樹木年輪提取分割系統。系統功能分成三大部分，第一部分是圖像預處理，其中包括圖像轉換，平滑降噪，灰度變化。第二部分是年輪提取與分割。第三部分是分析結果保存。對樹木年輪圖像進行數字處理，使得處理后的圖像能為人眼識別年輪，并且大幅度減少圖像識別階段所要處理的數據量，能被樹木年輪分析系統WINDENDRO所直接引用。
【IPC分類】G06T5/00, G06T7/00
【公開號】CN105354823
【申請號】CN201510641281
【發明人】李鴻雁
【申請人】佛山市朗達信息科技有限公司
【公開日】2016年2月24日
【申請日】2015年9月28日