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[期刊] 林业科学
[作者]
刘子豪 祁亨年 张广群 汪杭军
提出一种基于核主成分分析(KPCA)和自适应增强(AdaBoost)的木材识别算法。通过把图像投影到KPCA高维空间,利用PCA方法对该空间中的数据进行特征提取和压缩,使用Gentle AdaBoost进行分类。结果表明:本方法对基于横切面微观构造图像的木材识别,具有较高的识别率和算法鲁棒性且运行时间快的特点。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
龙涛 罗建举 孙建平
阔叶树材多用作室内装饰装修材料,主要是由于其组织构造复杂多变而具有较好的美学装饰价值。为了进一步探究木材的美学原理,运用傅立叶变换图像处理技术对6种具有典型管孔分布类型的阔叶树材横切面构造进行了涨落谱分析。结果表明6种阔叶树材横切面构造的涨落谱都与1/f涨落谱相近,特别是在8-12Hz频率段(对应于人体大脑的α波段)与1/f涨落谱几乎完全一致。这一结果进一步从理论上说明阔叶树材之所以更适合于用作室内装饰装修材料,是因为其表面构造呈1/f涨落。木材表面构造上这种接近于1/f涨落现象可以刺激人体大脑产生α节律波,从而让人获得舒适愉悦的美感。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
余江帆 周龙 张昭 蒋祚琛 李云霞 芮照钰 张漫 李旭 袁栋栋
为提高运动苹果的采后分选精度，设计一种基于苹果朝向的最大横切面直径检测方法。采集苹果在传送杆上多位置、多姿态RGB图像，利用张氏标定法进行图像畸变校正，通过颜色分割和形态学处理方法提取苹果区域；基于R通道分量的梯度变化获取苹果果梗/花萼区中心，通过对称性判断苹果朝向。计算垂直于朝向的最大直径，将其作为最大横切面直径；针对相机投影角增大产生的投影失真问题，构建投影校正方程以校正检测结果。结果表明：1）对60个苹果（富士和黄元帅各30个）的720幅图像进行直径检测，以单张图像检测结果在±5 mm内作为检测准确的判断标准，所提出的投影校正算法将单张图像的直径检测准确率从65.3%提升至95.3%。2）对每个苹果的12张图像的直径检测结果求平均值作为最终果径，准确率达100%，其中，86.7%的富士和93.3%的黄元帅检测直径在±2 mm以内，均方根误差分别为1.5 mm和1.1 mm。总体结果表明，本研究提出的最大横切面直径检测方法能够精确检测苹果果径，可为苹果大小分级提供技术支持，也为近球形的果蔬分选提供了有效参考。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
万才超
图像是人类视觉对于物体或事物在系统中进行初步的识别后所形成的最终印象,是人类认识世界及人类本身的重要源泉。随数字化时代的到来,为了能够及时得到快捷并且清晰度较高、不失真等图像,借助现代化技术,数字图像处理技术应运而生。再现性、适用范围广、高效、灵活是数字图像技术最显著的应用优势。数字图像技术特点十分显著,目前在各行各业中发挥着至关重要的作用。
[期刊] 林业科学
[作者]
赵钟声 崔永志 于海鹏 刘一星 沈隽
以锯切大青杨、旋切白桦、刨切紫椴3种木材薄板为研究对象,用常温水浸泡至饱水状态后不经热软化预处理进行横纹压缩强化,通过扫描电镜观察分析横纹压缩强化前后3种木材的未压缩材和压缩材横、纵切面上的微观结构变化,从微观层面探讨此方法强化3种木材薄板的可行性和有待改进、完善之处。结果表明:3种木材的压缩材横切面上整体变形较均匀,横、纵切面上均未发现压缩裂纹或破坏,纵切面上导管壁均有因压缩产生顺纤维方向的横向挤压折皱条纹;横切面上,大青杨、紫椴压缩材管孔沿压缩方向变形最大,白桦压缩材管孔沿其长轴方向变形最大,并使两侧沿压缩方向、径向排列的木射线细胞和木纤维细胞发生侧向扭曲变形。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
汪杭军 张广群 祁亨年 李文珠
介绍了人工知识、对分检索和穿孔卡片检索等3种传统木材识别方法和数据库检索识别方法。指出基于计算机视觉的木材识别方法的优点,它将成为木材识别的一种趋势。根据识别过程将该方法按照给定木材的类型、识别的特征和分类器等3种方式进行分类,并给出了每种类型详细的分类和当前研究的进展。最后,对今后木材识别研究在语义特征提取、语义特征与纹理特征的结合、树种指纹挖掘、无切片识别和设备研制等5个方面提出了自己的看法。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
宋莎莎 赵广杰
为了定量描述木材宏、微观细胞堆砌构造图案的特征,进一步获取更多有关木材宏、微观构造的无法定量描述的信息,对18种中国东北产木材树种的宏观弦切面、微观三切面构造图片进行了微分计盒维数分形分析。结果表明:1)木材细胞堆砌的宏观构造纹理和微观构造图案都具有分形特征,且能够很好地表征木材宏、微观构造纹理、图案的粗糙度和秩序度;2)与针叶树材相比,阔叶树材的宏观弦切面、微观三切面图案分形维数较高,说明阔叶树材宏、微观细胞堆砌构造图案较粗糙、秩序复杂;3)针、阔叶树材微观三切面构造图案的分形维数变化的一般规律为:横切面>弦切面>径切面;4)在部分类型细胞被替代的条件下,树脂道、管孔、木薄壁组织在不同程度上...
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
吴兆明 郑嫦娥 上官晓锐
森林火灾是一种突发性强、破坏性大且处置救助较为困难的自然灾害，会对森林、森林生态系统和人类带来一定危害和损失。早期的林火判别多基于温度、烟雾以及２４小时图像监测实现，主观性强，标准单一，且误报率高。如何快速发现林火目标并及时报警扑灭，已经成为国内外学者研究的热点之一。文章基于红外热像仪，对大量森林背景及模拟林火状态进行了图像和温度数据的采集，首次提出了基于温度标准差方法进行热源识别的概念，得出了不同地点、不同时间段森林背景的温度标准差分布，以及明火温度在各阶段的波动范围，为林火的预防和监测提供了重要依据。同时，通过对干扰源进入前后的红外图像进行预处理和分析，对比目标热源的像素面积变化率及其圆形．．．
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张广群 吴伟志 汪杭军
针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法。首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配。然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像。对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准。比起尺度不变特征转换(SIFT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性。
关键词：
林业工程 木材图像 SURF 图像配准
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王润鹏 刘元 胡进波 刘贡钢 苌姗姗
【目的】研究不同木材花纹的视觉特性，有助于设计师精准开发符合用户心理需求的木制家具，对凸显家具企业产品差异化优势、提高产品附加值具有重要意义。【方法】基于感性工学和国内外对木材表面视觉特性的研究，对8种常用木材弦切面花纹的视觉物理量与视觉心理量进行测量，并用SPSS软件对试验数据进行聚类分析和相关性分析。【结果】8种木材视觉物理量参数之间存在明显差异，其中白蜡与红橡纹理最粗，平均值均超过3.32 mm。纹理间距最大和最小的分别为硬枫和巴西花梨，纹理间距平均值分别为12.30 mm和8.06 mm。硬枫的纹理最为稀疏，而白蜡的纹理最为密集。玫瑰、硬枫的整体明度较高，纹理较为模糊，而巴西花梨与黑胡桃的整体明度较低，纹理较为清晰。聚类分析结果分为三类，Ⅰ类硬枫、玫瑰、赤杨与樱桃给人以古朴典雅、朴实细腻的感觉；Ⅱ类白蜡与红橡给人以柔和、稳重的感觉；Ⅲ类巴西花梨与黑胡桃则给人以传统、粗犷、大气的感觉。纹理粗细与纹理密度对木材视觉心理量的影响较小，而纹理间距、纹理清晰度及木材明度是影响视觉心理量的主要因素。【结论】木材弦切面花纹视觉物理量参数与视觉心理量之间具有一定的相关性和内在联系。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
许文彦
《中国主要竹材微观构造》评介中国林业科学研究院环境与生态研究所腰希申等同志，３０多年来，采集了３３属７１种竹材标本，进行了深入的剖析研究，撰写成《中国主要竹材微观构造》一书。最近由大连出版社出版。竹子花期短，以致形态学特征极不稳定。因此，传统的以花果...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴金 吴顺川 王焘 席雅允
基于钻孔电视图像的结构面调查是一种应用广泛的勘测方法,可为岩体质量评价和工程设计提供基础数据支撑。然而,复杂地层中结构面形态各异,宽度差异大且对比度低,传统算法难以准确完整地识别。为此,该文提出一种基于改进的U-Net网络模型的钻孔电视图像结构面识别方法。首先,采用更深层次的编码解码网络结构,处理对比度低导致的结构面局部断裂问题,并结合通道注意力机制和残差模块提高编码阶段各层级对结构面特征的提取能力。其次,在较低层级跳跃连接中引入多尺度空间注意力模块,提高对复杂形态结构面处理能力,丰富编码层结构面语义特征;同时,通道注意力也被用于充分融合来自编码层和解码层的多通道结构面信息。然后,通过利用与地质作用下地层变形类似的透视变形等方式扩增钻孔图像数据,并结合焦点损失和Dice损失进行联合训练,以减轻图像数据不平衡问题,增强网络泛化能力。最后,将同一钻孔图像作为训练集,邻近钻孔图像作为测试集进行消融和对比实验。结果表明,相比于已有相关网络模型,该文所提方法能更有效地针对复杂地层钻孔图像,较准确、完整地识别各类岩体结构面,精确率和召回率均超过77.00%,比改进前的U-Net网络分割效果分别提高了7.96%和14.99%。该文方法可为现场结构面钻孔调查以及岩体质量评价提供技术支撑。
[期刊] 林业科学
[作者]
赵子宇 杨霄霞 郭慧 葛浙东 周玉成
【目的】提出一种基于卷积神经网络模型——PWoodIDNet模型的木材宏、微观辨识方法,以有效提高木材辨识精度和速度,为海关、进出口检疫检验、家具企业等法定部门和企业提供先进的辨识方法和仪器,推动我国木材进出口检疫检验行业和木材加工制造企业的科技进步。【方法】首先,选择16种木材样本,每种样本获取50张高分辨率显微CT图像和工业相机图像,共1600幅;然后,截取具有木射线、薄壁组织、轴向管胞、纹孔和纹理等特征的目标区域,共4800幅,通过水平翻转、垂直翻转、镜像、亮度变换等图像增强算法后将图像集扩充至19200幅。构建基于卷积神经网络的木材宏、微观辨识模型——PWoodIDNet模型,采用加入动量的随机梯度下降(SGDM)方法优化模型,并利用GPU优化并行运算库,对木材宏、微观结构数据集进行分类准确率对比。【结果】相比现行GoogLeNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高1.49%,速度提高59.69%;相比现行AlexNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高3.76%,速度提高2.63%。【结论】PWoodIDNet模型突破现有辨识方法木材辨识种类范围窄、准确率低和辨识速度慢的难点,能够有效辨识木材,并可在更短的训练时间内实现最佳辨识效果,为我国木材辨识提供一种新的方法和思路。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
方益明 郑红平 冯海林
正确识别木材对木材科学和木材产业具有重要意义。提出一种提取木材显微图像特征并进行识别的新方法。首先进行傅里叶变换得到木材显微图像的傅里叶变换功率谱图,然后进行独立成分分解得到功率谱图的独立基,所提取的特征就是木材显微图像的功率谱图在独立基上的投影系数,最后利用支持向量机对待识别图像在独立基上的投影系数进行分类,实现木材识别。在200幅木材显微图像库上进行小样本实验,取得了较高的识别率。实验结果表明,该方法具有较大应用潜力。
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