作者：程玉柱; 李赵春; 孙烨木材年轮模糊区域竞争全变差纹理特征云杉
摘要：针对树木年轮人工检测效率低、劳动负担重的问题，提高木材年轮检测自动化程度显得尤为重要。通过钻孔获取木芯并用电荷耦合器件CCD采集云杉（Picea）年轮扫描图像，提出一种基于纹理特征的木材年轮图像检测算法。首先，将RGB彩色图像转换到HSV空间，利用V分量的梯度值生成结构张量，并构成图像的纹理特征集，并用全变差（TotalVariation，TV）模型进行灰度图像去噪，用模糊区域竞争（FuzzyKegionCompetition，FWC）模型进行图像分割。最后，对二值图像进行形态学滤波，并利用长宽比和面积特征识别出年轮线。试验结果表明，提出的算法去噪能力强，分割效果好，边界数正确率100％，能很好地提取云杉木材年轮边界。该方法有助于提高木材年轮的自动化检测水平，可拓展应用于其它树种，在林业科学研究和林木生长监测等方面有很好的应用前景。
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