木材横切面构造特征计算机视觉分析与树种分类识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 1 绪论 | 第14-25页 |
| 1．1 引言 | 第14-15页 |
| 1．2 计算机视觉技术 | 第15-19页 |
| 1．2．1 计算机视觉分析系统的构成 | 第15-16页 |
| 1．2．2 数字图像处理 | 第16-17页 |
| 1．2．3 图像特征提取 | 第17-18页 |
| 1．2．4 图像模式识别 | 第18-19页 |
| 1．3 计算机视觉技术在木材解剖学研究中的应用 | 第19-21页 |
| 1．4 木材识别技术 | 第21-23页 |
| 1．4．1 传统的木材识别方法 | 第21-22页 |
| 1．4．2 计算机技术在木材识别中的应用 | 第22-23页 |
| 1．5 本课题的研究内容 | 第23-25页 |
| 2 实验材料与方法 | 第25-32页 |
| 2．1 实验材料 | 第25-28页 |
| 2．2 实验方法 | 第28-31页 |
| 2．2．1 实验研究路线 | 第28-29页 |
| 2．2．2 实验研究方法 | 第29-31页 |
| 2．3 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 木材横切面显微图像特征参数提取 | 第32-50页 |
| 3．1 木材横切面显微构造特征参数提取 | 第32-39页 |
| 3．1．1 计算机彩色图像分析系统简介 | 第33页 |
| 3．1．2 参数提取的前处理 | 第33-35页 |
| 3．1．3 细胞几何量参数提取 | 第35-36页 |
| 3．1．4 细胞形态量参数提取 | 第36页 |
| 3．1．5 木材主要组织比量参数提取 | 第36-38页 |
| 3．1．6 其他特征参数的提取 | 第38-39页 |
| 3．1．7 测量结果的浏览 | 第39页 |
| 3．2 横切面显微图像纹理特征量的提取 | 第39-49页 |
| 3．2．1 空间灰度共生矩阵的构建 | 第40-41页 |
| 3．2．2 显微图像纹理特征参数提取 | 第41-49页 |
| 3．3 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 木材横切面显微图像纹理分析 | 第50-80页 |
| 4．1 木材横切面细胞简化模型 | 第50-51页 |
| 4．2 纹理特征参数的专业涵义解析 | 第51-52页 |
| 4．3 纹理特征参数的分布特征 | 第52-57页 |
| 4．4 纹理特征参数的相关性分析 | 第57-62页 |
| 4．5 胞壁率对显微图像纹理特征的影响 | 第62-69页 |
| 4．5．1 胞壁率与纹理特征参数之间的关系 | 第62-68页 |
| 4．5．2 针叶树材与阔叶树材之间的比较 | 第68-69页 |
| 4．6 壁腔比对显微图像纹理特征的影响 | 第69-78页 |
| 4．6．1 壁腔比与纹理特征参数之间的关系 | 第69-76页 |
| 4．6．2 针叶树材与阔叶树材之间的比较 | 第76-78页 |
| 4．7 本章小结 | 第78-80页 |
| 5 木材横切面显微图像特征参数主成分分析 | 第80-91页 |
| 5．1 主成分确定与解析 | 第80-85页 |
| 5．1．1 主成分确定 | 第80-82页 |
| 5．1．2 主成分解析 | 第82-85页 |
| 5．2 特征参数简化 | 第85-90页 |
| 5．2．1 第一主成分变量简化 | 第86页 |
| 5．2．2 第二主成分变量简化 | 第86-87页 |
| 5．2．3 第三主成分变量简化 | 第87页 |
| 5．2．4 第四主成分变量简化 | 第87-88页 |
| 5．2．5 第五主成分变量简化 | 第88页 |
| 5．2．6 第六主成分变量简化 | 第88-89页 |
| 5．2．7 第七主成分变量简化 | 第89-90页 |
| 5．3 本章小结 | 第90-91页 |
| 6 基于显微图像分析的树种识别匹配算法 | 第91-100页 |
| 6．1 传统树种识别方法的识别模式 | 第91-93页 |
| 6．1．1 交集方式 | 第91-92页 |
| 6．1．2 对分方式 | 第92-93页 |
| 6．1．3 两种识别方式的区别 | 第93页 |
| 6．2 显微图像分析结果的影响因素 | 第93-94页 |
| 6．3 基于显微图像分析的树种识别匹配算法 | 第94-98页 |
| 6．3．1 最小差值参数判别法 | 第94-96页 |
| 6．3．2 树种综合特征闭值法 | 第96页 |
| 6．3．3 综合加权相似法 | 第96-98页 |
| 6．3．4 三种匹配算法的区别 | 第98页 |
| 6．4 基于显微图像分析的树种识别匹配算法的特点 | 第98-99页 |
| 6．5 本章小结 | 第99-100页 |
| 7 基于显微图像分析的计算机树种识别方法的建立 | 第100-108页 |
| 7．1 识别方法的总体设计 | 第100-101页 |
| 7．1．1 识别方法的总体结构 | 第101页 |
| 7．1．2 数据浏览模块 | 第101页 |
| 7．1．3 数据维护模块 | 第101页 |
| 7．1．4 树种识别模块 | 第101页 |
| 7．1．5 其它 | 第101页 |
| 7．2 识别系统数据库的建立 | 第101-102页 |
| 7．3 识别系统的界面设计 | 第102-103页 |
| 7．3．1 主界面 | 第102页 |
| 7．3．2 数据浏览与维护界面 | 第102-103页 |
| 7．3．3 识别检索界面 | 第103页 |
| 7．4 识别系统的菜单设计 | 第103页 |
| 7．5 识别系统的功能设计 | 第103-105页 |
| 7．5．1 特征参数输入 | 第104页 |
| 7．5．2 相似系数计算 | 第104页 |
| 7．5．3 识别结果显示 | 第104-105页 |
| 7．6 树种识别实例 | 第105-107页 |
| 7．7 本章小结 | 第107-108页 |
| 结论 | 第108-111页 |
| 参考文献 | 第111-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
