树木年轮图像的边缘检测与树龄测量方法研究
树木年轮图像的边缘检测与树龄测量方法研究
【摘要】： 传统的树木年轮采集主要通过人工操作,工作量大、效率低,图像处理技术的引入为年轮采集的智能化提供了可能。目前,图像识别技术在树木年轮检测的应用中,仍处于探索阶段,没有形成较为统一有效的方法。本文针对树木年轮图像的固有特性,对传统的Canny算法作出改进,引入双边滤波和多方向计算梯度幅值;将其应用于树木年轮图像的边缘检测;提出了基于多角度半径追踪法树龄侧测量方法;设计的方法在小样本集树木年轮图像上进行了测试,取得了较好的效果。本文的主要工作集中在以下几个方面:(1)针对树木年轮图像的特征,利用YIQ彩色模型提取亮度分量,并通过灰度值调整增强图像信息,去除不必要的色彩干扰,减少存在的噪声,为进一步的年轮识别提供良好基础。(2)提出了一种改进的Canny边缘检测算法,该算法通过引入双边滤波,对树木年轮图像进行平滑去噪,用Sobel卷积模板,计算水平、垂直及对角四个方向上的梯度幅值,提出的方法具有抑制噪声能力强、定位准确、边缘信息保存完整等优点。(3)设计了一种多角度半径追踪的树龄测量方法,该方法考虑树木年轮的生长特性,在边缘检测的图像上,寻找年轮的髓心点并做不同方向上的射线,遍历每条射线,提取各个方向上的交点值并记录坐标,通过对坐标数据分析,统计树木年龄,以及计算其他树木年轮参数值。将树木年轮图像进行传统边缘检测和本文改进的检测方法进行对比实验,在本文方法得到的结果图上采用多角度半径追踪法,对边缘图像进行年轮信息提取。结果表明基于改进Canny对树木年轮图像的边缘检测方法,去噪能力强、边缘定位准确,优于传统方法;多角度半径追踪法,在树木年轮应用中,识别准确、数据保留全面,在自动化树木年轮检测中具有一定实际应用价值。
【学位授予单位】：浙江农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
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