摘 要

木材纹理是指木材体内轴向分子(如木纤维、管胞、导管)排列方向的表现形式。可分为直纹理、斜纹理、螺旋纹理、波形纹理和交错纹理等类型。

木材纹理具有很好的美学价值和研究价值，是分析和识别木材的重要依据,被作为木材物理学与木质环境学的重要内容进行研究。但是木材纹理很难用明确的数学解析式表达，所以我国基本采用人工肉眼识别。这种方法主观性强，且因为纹理无定量，使得这种方法的识别结果受人的影响较大，而且人工方法劳动强度度很大。因此，对木材表面纹理进行研究具有重要的意义。

目前我国木材工业正面临着劳动力短缺和人力成本上升的压力，采用机器视觉是发展趋势，机器视觉识别具有无损性、快速性、准确性和经济性等优点。相比于传统的人眼识别，虽然其准确度不如人工识别，但是机器识别更加的客观、高效。利用机器视觉分类木材的纹理，可以大幅度提高劳动效率且具有对数据类型和分布函数没有限制、容忍度更高等优点，相适应于木材表面缺陷的复杂性，有很好的应用前景。

本研究采用图像处理技术和模式识别理论，基于灰度共生矩阵方法对木材纹理分类进行了研究。我们设计编写了软件，并选取了116张木材纹理的图片，主要通过分析木材纹理的7个特征参数：窗口平均值、窗口的标准偏差、最大值、对比度、同质性、二阶角矩、熵，并结合木材纹理的自身特点，对这些木材纹理进行了研究。尤其是对木材纹理的“花纹”、“直纹”、“花纹直纹共生”做了重点研究。

在本研究中，我们发现平均值、标准差、对比度这三个特征参数对“花纹”、“直纹”、“花纹直纹共生”的影响最大，区分能力最好。很多情况下，可以只根据这三个特征参数值来判断是“花纹”还是“直纹”。另外，本研究编写设计的软件准确度达到了90%，取得了令人满意的效果。

关键词：木材纹理、VC 编程、灰度共生矩阵、图像处理技术

Abstract

Wood texture timber body is axially molecules (such as wood fibers, tracheids, catheters) form of the arrangement direction. It can be divided into straight grain, twill science, spiral texture, wave texture and interlocking grain and other types.

Wood texture analysis and recognition is an important basis for the wood, as wood and wood physics important environmental science research. Wood texture has a very complex structure, with good aesthetic value and research value. But the wood grain is difficult to use explicit analytical mathematical expression, present, China's basic use of artificial visual identification. This method is subjectivity, and because no quantitative texture, making this method of identification results greatly influenced by the people and a great degree of labor intensity artificial means. Therefore, the wood surface texture study has important significance.

At present China's timber industry is facing labor shortages and upward pressure on labor costs, the use of machine vision is the development trend, the machine has a non-destructive visual recognition, fast, accurate and economical advantages. Compared to the traditional identification of the human eye, although not as good as artificial recognition accuracy, but the objective machine identification is more efficient. .The use of machine vision classification of wood texture, can greatly improve the efficiency of labor and has a distribution function of the data types and no restrictions, higher tolerance, etc., to adapt to the complexity of the wood surface defects, there is a good prospect.

In this study, image processing and pattern recognition theory, methods based on gray level co-occurrence matrix classification of wood texture were studied. We designed the software to write and select the 116 wood texture image, mainly through the analysis of seven wood texture characteristic parameters window, standard deviation of the window, max, contrast, second angular moment, entropy, combined with the inherent characteristics of wood grain, wood textures for these studies. Especially for wood grain "pattern", "ruled", "pattern Ruled symbiosis" was emphasized.

In the present study, we found that average, stddev, contrast these three characteristic parameters of the "pattern", "ruled", "pattern Ruled symbiosis" the greatest impact, ability to distinguish between the best. In many cases, can be based only on the values ​​of these three parameters determine the "crest" or "straight grain." In addition, the study design software writing accuracy up to 90%, and achieved satisfactory results.

Keywords: wood grain, VC programming, GLCM, image processing technology

目 录

第一章 前言 1

1.1概述 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 3

1.3 研究的目的及意义 4

第二章 图像处理概述 6

2.1 位图格式 6

2.2 色彩空间 6

2.3纹理研究 8

2.4 灰度共生矩阵 8

第三章 木材图像纹理处理 9

3.1 分类方法介绍 9

3.2数据处理 11

3.3 结果分析 16

第四章 软件设计 20

4.1 软件编写概述 20

4.1.1 软件的开发环境 20

4.1.2 软件的构成 21

4.1.3 软件的过程分析 21

4.2 软件的具体编写 21

第五章 软件准确度测试 27

5.1 软件准确度测试方法 27

5.2 人工分类结果 27

5.3 软件分类结果 28

5.4 软件准确度 30

第六章 总结与展望 32

6.1 总结 32

6.2 展望 33

致 谢 34

参考文献 35

附录 36

第一章 前 言

1.1概述

人们可以感受到纹理，但是到目前为止还没有对纹理的准确定义。人们通常是根据在不同领域的具体应用的需要而做出不同定义，目前共有9种关于纹理的不同定义。

本研究采用霍金斯的定义：纹理是由纹理基元按照某一种确定的规律或者某一种统计规律排列组成的，是一种有组织的区域现象。

木材纹理是指木材体内轴向分子(如木纤维、管胞、导管)排列方向的表现形式。大体可分为直纹理、斜纹理、螺旋纹理、波形纹理和交错纹理等类型。木材纹理是木材表面重要的天然属性，对木制品的外观和经济效益有着重大的影响，并一直作为区分不同种类木材的重要根据。

在自然界中，纹理处处可见。通过利用纹理的复杂多样性和表现区分能力，能够很好地将纹理应用在科学研究、生产生活之中。目前，纹理在很多的领域中都有着广泛的应用，例如遥感图像分析、医学图像分析、缺陷检测、基于生物特征的身份鉴定、文档分割、目标识别以及图像检索等方面。其中，纹理在木材领域的应用则尤为的基础而重要。与密度、强度、颜色等重要指标一样，木材纹理对木材质量检验工作有着很大的影响，因此也日益得到重视。例如美国和日本等发达国家已经将木材纹理作为评价木材质量和决定木材产品商品价值的一个重要的参考指标。同时木材纹理在对贵重装饰品和家具用材的选择中也被作为重要的材质性状指标。另外，在木材加工企业的日常生产过程之中，常常要按照木材纹理对木材进行分类，例如木质地板加工生产企业和家具生产企业。

传统的方法是采用人工分类，人工分类方法效率很低，并且劳动强度很大，同时分类结果受人为因素影响很大。由于没有定量的指标作为参考而仅靠人工直观感性地评价木材表面的纹理特征，其结果将失去客观性和实用性。而且目前我国木材工业正面临着劳动力短缺和人力成本上升的压力，采用机器视觉是发展趋势，利用机器视觉替代人眼来识别具有无损性、快速性、准确性和经济性等优点，可以大幅度提高劳动效率，有益于我国目前面临的劳动力转型问题。