1、厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 I 本 科 毕 业 论 文 原木端面自动检测算法设计与实现 The design and implementation of the log-end automatic measuring algorithm 姓 名： 学 号： 学 院：软件学院 系：软件工程 专 业：软件工程 年 级： 指导教师： 年 月 厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 II 摘 要 我国是少林国家，木材资源匮乏。原木加工作为木材加工 的第一步，能否精确地得到原木外型 轮廓数据对于提高木材利用率无疑是非常重要的。长期以来，原木端面的检测由人工
2、完成，效率低且具有一定的危险性。随着计算机图像处理技术的应用越来越广泛，使用图像处理实现原木端面检测的自动化，不仅效率高、测量结果精确，也可以有效地提高木材利用率。 本文通过预处理、边缘检测、二值化、去除凹点和圆检测等技术处理，实现对原木端面的自动检测。 首先使用二次滤波对原图像进 行预处理，在边缘检测方法的选择上，在常见的几种边缘检测算子中，针对原木截面图像的特点，文中通过详细的比较分析，说明了使用小波变换进行处理所具有优势。作为整个系统的核心部分，对边缘图像的圆检测采用了基于分段拟合的方法，先将边缘分为可接受的一段段圆弧，再对其进行拟合，计算出对应的圆的特征参数。为了提高算法的检测能力，系
3、统在圆检测前加入了去除凹点的模块。该模块基于图像分割的概念，对以往图像分割方法进行改良，可以有效地检测凹点，极大地避免了由原木粘连造成的误检现象。 在文章最后，选取四 幅原木端面 图像，使用文中算法进 行检测，对检测结果性能分析 表明，文中所用算法对粘连以及存在部分残缺的原木端面可以进行有效地检测，具有良好的抗噪性。并且通过与传统的 Hough 变换检测结果的对比分析，证明了该算法在执行时间、准确性等方面更有优势。实验表明，该算法可以较为高效、准确的实现对原木端面图像的自动检测，具有一定的实用性。 关键字： 图像处理；原木端面；分段拟合 厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现
4、 III Abstract Our country doesnt have enough vegetation-covered area and is short in timber resources. There is no doubt that it is important to get the accurate log volume data to increase the operation rate. For a long time, log-end is measured manually, which is inefficient and dangerous. Along w
5、ith the great use of the Computer Image Processing technology, using image process technology to achieve automation of log-end detection, is not only efficient and accurate but also can increase the operation rate effectively. According to the following steps: pre-processing, edge detection, image b
6、inarization, concave point removing and circle detection, the article tells the implementation of the log-end automatic measuring system. The pre-processing is implemented by twice filter, and by comparing with some of the edge detection algorithms, according to the characteristic of the log-end ima
7、ge, the article tells the advantage of using the wavelet transform to detect the log-end image. As the central part of the whole system, we use the subsection fitting method to detect the circles. First of all we part the lines of the edge into some uninterrupted acceptable ones, by fitting them we
8、can get the radius and the coordinate of the center of the circle. To improve the accuracy of the result, we add the concave point removing process before circle detection. Based on the conception of image segmentation, the concave point reference the former image segmentation methods, detect and re
9、move the concave point, greatly avoid the mistaken detection. In the last part of this paper, we choose four log-end image, using the log-end measuring system to detect. The analysis of the result shows that the arithmetic can be effectively even when the logs aggregate together or when the logs are
10、 not so integrity. And the noise of the image has little influence on the result. Comparing with the traditional Hough transform, the algorithm is better in execute timing and veracity of the result. According to the experiments, the proposed algorithm can effectively and exactitude measure the log-
11、end automatically, which is of significance. Keywords: Image process; log-end; subsection fitting 厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 IV 目 录 第一章 引言 . 1 1.1 历史背景 . 1 1.2 计算机图像处理概述 . 1 1.3 计算机图像处理的优势 . 2 1.4 常见的图像处理操作 . 2 1.4.1 图像滤波 . 3 1.4.2 边缘提取 . 3 1.4.3 图像分割 . 4 第二章 系统总体设计 . 5 2.1 算法设计 . 5 2.2 开发环境与工具 .
12、8 第三章 系统详细设计 . 9 3.1 图像预处理 . 9 3.2 图像边缘提取 . 9 3.2.1 微分算子法 . 10 3.2.2 基于小波变换的方法 . 11 3.2.3 各边缘检测算法比较与分析 . 12 3.3 图像二值化 . 14 3.4 去除凹点 . 15 3.5 圆检测 . 16 第四章 系统具体实现 . 20 4.1 系统运行展示 . 20 4.2 系统实现过程 . 26 4.3 实验结果分析 . 33 4.4 性能比对（与 HOUGH 变 换） . 36 厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 V 第五章 结束语 . 40 致谢 . 41 参考文献 .
13、42 附录 . 43 厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 VI Contents Chapter1 Introduction . 1 1.1 Background . 1 1.2 Introduction of Computer Image Processing . 1 1.3 Advantage of Computer Image Processing . 2 1.4 The ordinary image process operation . 2 1.4.1 Image filtering . 3 1.4.2 Edge detection . 3 1.4.3 Imag
14、e segmentation . 4 Chapter2 General designing of the system . 5 2.1 Arithmetic designing . 5 2.2 The development environment and tools . 8 Chapter3 Detail designing of the system . 9 3.1 Image pre-processing . 9 3.2 Image edge detection . 9 3.2.1 The arithmetic based on differential coefficient . 10
15、 3.2.2 The method based on wavelet transform . 11 3.2.3 Compare and analysis of the edge detection arithmetic . 12 3.3 Image binarization . 14 3.4 Removing concave points . 15 3.5 Circle detection . 16 Chapter4 Implementation of the system . 20 4.1 User interface of the system . 20 4.2 System implem
16、entation . 26 4.3 Analysis of the experiment result. 32 4.4 Performance comparing( with Hough transform ) . 35 厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 VII Chapter5 Summary . 40 Acknowledgement . 41 Reference . 42 Appendix . 43 厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 1 第一章 引言 1.1 历史背景 我国是少林国家，森林资源覆盖率低，人均占有量少，可采资源不足。近年来，随着
17、房地产业、造纸业、家具业的快速发展，木材长期供不应求。现在，我国的木材缺口量已达到 5000 万立方米，供求矛盾十分突出 1。原木加工是木材加工的第一步，能否精确地得到原木外形轮廓数据对于提高木材利用率无疑是非常重要的。 长期以来，国内 外原木材积测量大多采用人工测量的方法，自动化程度不高，不仅效率低，受个人主观因素影响大，而且不利于安全生产，再加上各国原木检量标准各不相同， 原木进出口过程中存在着“一木双检”的问 题，耗费人力物力 2。 2002 年 11 月，原木材积自动化检测系统在南宁凤凰纸业公司通过鉴定，该系统针对现行国家标准和企业需求，应用计算机视觉技术与图像识别技术，具有在线、连续
18、、实时的工作能力，检尺误差率可控制在 1%以下。与人工检尺相比，该系统可提高工作效率 1 倍以上。原木材积自动化检测系统的设计研制填补了国内外空白，标志了人工测量时代的终结，开启了计算机图像处理技术在原木加工应用的新篇章 3。 1.2 计算机图像处理概述 计算机图像处理（ Computer Image Processing）又称为数字图像处 理（ Digital Image Processing），是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。常见的图像处理技术有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等，通常来说，需要将几种图像处理技术相结合才能完成所需要的
19、处理。 计算机图像处理技术的使用最早可追溯到 20 世纪 20 年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。到 20世纪 60 年代中期，第三代数字计算机出现后，图像处理技术得到了生机勃勃厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 2 的发展，在包括遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦 及多种工业领域得到了广泛的应用。 数字图像处理技术的大发展是从 20 世纪 90 年代初开始的。自 1986 年以来，小波理论与变化方法迅速发展，它克服了傅里叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处，被认为是调和分析半个世纪以来工作的结晶。进入 21 世纪，随着计算
20、机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域收到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。 数字图像处理技术自诞生之日起，至今已涉足了人类生活的方方面面。从我们日常生活的电视、电影到工业监控、智能机器人、生物技术，到航空、航海、航天，从最初简单的黑白图 像到三维虚拟现实的成功，都标志着数字图像处理技术的突飞猛进，日新月异 1。 1.3 计算机图像处理的优势 （ 1） 适用面宽。数字图像处理可以处理多种信息源，可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像，如 X 射线图像、超声波图像或红外图像等。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像，都可
21、以用计算机来处理，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 （ 2） 灵活性高。 数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算都可用数字图像处理实现。 （ 3） 再现性好。数字图像处理不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确的表现了原稿，则数字图像处理过程能始终保持图像的再现。 1.4 常见的图像处理操作 总体来说，常见的图像处理操作包括图像增强、图像分割、图像编码和图像压缩等。其中，图像增强的目的是改善图像的视觉效果，将原来不清晰地图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，主要
22、包括灰度变换、直方图修正、图像平滑和锐化等操作。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取厦门大学软件学院毕业论文 原木端面自动检测算法设计与实现 3 出来，即将图像中物体的边缘、区域等提取出来 。因此，边缘提取、二值化等都是图像分割的主要操作。这些操作是图像处理中较为基础的处理，但在图像处理过程中，又是起着至关重要作用的。 1.4.1 图像滤波 滤波是将特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。在图像处理中，图像滤波包括空间域滤波和频率域滤波。 空间域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的，它是一种邻域运算，即输出图像中的任何像素的值都是通过采用一定的算法，根据输入图像中像
23、素周围一定邻域内像素的值得来的。如果输入像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波，常见的有均值滤波 和高斯滤波。否则为非线性滤波，如中值滤波，边缘保持滤波等。 以中值滤波为例，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点的中值代替，从而消除孤立的噪声点。中值滤波在图像处理中，常用来保护边缘信息，是经典的平滑噪声的方法。 对图像进行滤波处理一般都两个目的，即对图像进行平滑或锐化。平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。常用的锐化算法有梯度法、高通滤波、统计差值法等。 1.4.2 边缘提取 图像的边缘是以图像局部特性的不 连续的形式出现的，例如灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。图像的边缘有方向和幅度两个特性。通常图像的灰度变化可能呈现阶跃型、房顶型和凸缘型，如图 1-1 所示。 （ 1）阶跃型 （ 2）房顶型 （ 3）凸缘型 图 1-1：灰度变化的几种类型
