板材紋理識別的MATLAB實現

徐一清 浙江農林大學理學院 311300

板材紋理識別的MATLAB實現

徐一清 浙江農林大學理學院 311300

應用MATLAB軟件，根據圖像處理理論，對板材圖像進行彩色圖像灰度化、中值濾波、圖像二值化等一系列圖像處理，最終提取板材紋理。試驗結果表明，利用MATLAB軟件的圖像處理功能，有助于提高板材紋理的檢測分辨能力。

MATLAB；紋理特征；檢測；圖像處理

板材紋理是樹木天然生長而形成的圖案，因生長輪、導管、木射線和軸向薄壁組織等解剖分子相互交織、且各向異性而在不同切面呈現的不同圖案。一般而言，其橫切面上呈現平行的同心圓狀紋理，徑切面上呈現帶狀條形紋理，弦切面上呈現拋物線狀的條形紋理。這種具有天然美感的圖案比較復雜，直接關系到木制品的感觀效果和經濟效益，如何對其進行定量測量和表征是木材視覺環境學的前言課題之一。本文以水曲柳木板的紋理抽取過程為例，介紹板材紋理的抽取識別的一般步驟以及在此過程中MATLAB軟件的使用。

1、MATLAB簡介

MATLAB是由Math Works公司于1984年推出的一種科學計算工程軟件，具有強大的數據處理分析功能，它集數據分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示于一體，目前已成為國際公認的最有效的科學計算與數學應用軟件之一。現在，MATLAB推出了功能更強大的適用于圖像分析與處理的工具箱，常用的有圖像處理工具箱、小波工具箱和數字信號處理工具箱等。利用這些工具箱，我們可以很方便的從各個方面對圖像的性質進行深入研究。在MATLAB環境下，對圖像的分析和處理可以采用人機交互的方式，用戶只需按MATLAB的格式要求給出相應的命令，其分析結果便以數值或圖形方式顯示出來。同時MATLAB語言語法限制不嚴格，程序設計自由度大，程序的可移植性好，編程效率高，被稱為“第四代”計算機語言。

本文就是采用MATLAB軟件中的圖像處理工具箱來對水曲柳木板的紋理進行圖像處理。將數碼相機直接攝取的水曲柳試驗板紋理圖片進行格式轉化后存入微機中，再應用MATLAB軟件，對其進行彩色圖像灰度化、中值濾波、圖像二值化等一系列圖像處理，最終提取板材紋理。通過處理后的圖形能夠清晰辨別板材紋理，從而提高了板材紋理的檢測分辨能力。

2、MATLAB在提取板材紋理圖像過程中的應用

2.1 灰度化處理及其MATLAB實現

圖1為一塊水曲柳試驗板表面紋理，是用數碼相機直接攝取的圖片。其顏色及紋理均是自然形成的。由于是彩色圖像，數據龐大，處理復雜。通常，彩色圖像被轉變成灰度圖像或二值圖像以達到降維的目的。為此，將其轉化為灰度圖像，這一過程就是灰度化處理。

MATLAB7.0支持多種圖像類型，并提供了不同圖像類型相互轉換的大量函數。如rgb2gray( )轉換RGB圖像為灰度圖像。利用該函數可以將彩色圖像灰度化，處理結果如圖2所示。

圖1 水曲柳木板表面紋理圖像

圖2 水曲柳木板 灰度化圖像

2.2 圖像增強及其MATLAB實現

經圖像信息輸入系統獲取的源圖像中通常都含有各種各樣的噪聲與畸變，會大大影響圖像的質量。因此，在對圖像進行分析之前，必須現對圖像進行改善。圖像增強的目的是為了改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度和工藝的適應性，以及便于人與計算機的分析和處理，以滿足圖像復制或再現的要求。

圖像增強的方法分為空域法和頻域法兩類，空域法主要是對圖像中的各個像素點進行操作；而頻域法是在圖像的某個變換域內對整個圖像進行操作，并修改變換后的系數，如傅里葉變換、DCT變換等的系數，然后再進行反變換，便可得到處理后的圖像。下面運用空域增強法的幾種方法進行處理。

2.2.1 灰度變換增強

有多種方法可以實現圖像的灰度變換，最常用的就是直方圖變換的方法，即直方圖的均衡化。它通過轉換灰度圖像亮度值或索引圖像的顏色圖值來增強圖像的對比度。均勻量化的自然圖像灰度直方圖通常在低灰度區間上頻率較大，使得圖像中較暗區域中的細節看不清楚。采用直方圖修整，可使原圖像灰度集中的區域拉開或使灰度分布均勻，從而增大反差，使圖像的細節清晰，達到增強的目的。MATLAB7.0圖像處理工具箱中提供了圖像直方圖均衡化的具體函數histeq( ),同時我們可以用函數imhist( )來計算和顯示圖像的直方圖。為了避免只是簡單地將圖像進行直方圖均衡，使圖像看起來亮度過高，我們采用對比度自適應直方圖均衡化函數adapthisteq( )來處理。效果比較見圖3和圖4。

圖3 圖像的灰度圖形和原始直方圖

圖4 均衡化后的結果圖和直方圖

2.2.2 空域濾波增強

空域濾波按照空域濾波器的功能又可分為平滑濾波器和銳化濾波器。平滑濾波器可以用低通濾波實現，目的在于模糊圖像或消除噪聲；銳化濾波器是用高通濾波來實現，目的在于強調圖像被模糊的細節。中值濾波也是一種典型的低通濾波器，主要目的是保護圖像邊緣，同時也能去除噪聲。由于中值濾波能夠在抑制隨機噪聲的同時不使邊緣模糊，因而受到歡迎。MATLAB7.0圖像處理工具箱提供了medfilt2( )函數用于實現中值濾波。得到的效果圖如圖5所示。

圖5 中值濾波后圖像

圖6 二值化后圖像

圖7 BWMORPH變換圖像

2.3 二值化處理及其MATLAB實現

在數字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實用的圖像處理中，以二值圖像處理實現而構成的系統是很多的。要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對圖像做進一步處理時，圖像的集合性質只與像素值為0或255的點的位置有關，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而且數據的處理和壓縮量小。

此處我們采取固定域值分割法對經過濾波的圖像做進一步處理，使其變為黑白二值圖像。其中原圖較暗的木板紋理將呈現黑色，而背景以及木板紋理間隙等較亮的部分將呈現白色。處理過程分三步：先根據直方圖確定全局閾值，然后將閾值與圖像中每一像素灰度值比較，灰度值大于閾值的像素轉換為白色，灰度值小于等于閾值的像素轉換為黑色。MATLAB7.0圖像處理工具箱提供了graythresh( )函數提取全局閾值，im2bw( )函數進行二值化。處理結果如圖6。

2.4 木材紋理形狀檢測及其MATLAB實現

近年來，形態學圖像處理已發展為圖像處理的一個重要研究領域，數學形態學方法比其他空域或頻域圖像處理分析方法具有一些明顯的優勢。比如基于數學形態學的邊緣信息提取處理優于基于微分運算的邊緣提取算法，它對噪聲不像微分算法那樣敏感，且提取的邊緣也比較平滑。在此嘗試應用基于數學形態學原理的“BWMORPH”函數來探測紋理形狀。BWMORPH函數通常是對輸入的圖像執行二值形態學的計算，并返回一幅輸入圖像的紋理形態骨骼線二值圖像。處理結果如圖7。

3、結論

本文通過一系列圖像處理方法，對水曲柳木板紋理圖像進行提取，最終基本得到了木板紋理圖。試驗表明，MATLAB軟件強大的圖像處理功能，能夠滿足木材紋理檢測提取，它速度快，方法科學，提高了紋理檢測的可靠性。BWMORPH函數最適于木材這類中弱紋理的形狀輪廓檢測，處理效果比較理想。

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S625.5 +2

A

10.3969/j.issn.1001-8972.2010.16.069

校科研發展基金(2006FK34)

徐一清(1981－ )，男，漢族，實驗師，主要從事物理實驗及木材微觀結構研究。