● 摘要
原木检尺在林业、木业、造纸业具有十分重要的价值。目前，国内大多数造纸企业都采用人工检尺的方法，效率低下，劳动强度高，检尺误差大，所以原木材积自动化检测系统的开发与研究具有十分重要的应用价值。本文基于数字图像处理理论，对自动化检尺系统中图像处理的相关理论与技术进行了深入的研究，完成的主要工作如下： 1. 在已有原木材积自动化检测系统研究的基础上，对图像处理系统的结构和算法进行了改进，增加了图像增强模块，改进了图像分割、轮廓提取模块，完善了人机交互模块，编制了相应的软件； 2. 深入研究了原木图像的增强处理，比较了各类图像增强算法，根据原木图像的特点和处理速度要求，给出了结合中值滤波和梯度锐化的增强算法； 3. 提出了变参数的图像分割方法，改进了Hough变换方法和特征点的选择方法，较好地处理了原木图像中端面径级跨度较大的图像； 4. 对参数化活动轮廓模型进行了深入研究，实现了几种典型的改进模型及优化算法，给出了极坐标中的基于区域性质的活动轮廓模型，完善了部分的人机交互功能。 测试结果表明，改进后的系统有效地提高了原木端面的识别率。本文的理论与试验结果对原木材积的自动检尺具有应用价值。