板材纹理识别的MATLAB实现

徐一清 浙江农林大学理学院 311300

板材纹理识别的MATLAB实现

徐一清 浙江农林大学理学院 311300

应用MATLAB软件，根据图像处理理论，对板材图像进行彩色图像灰度化、中值滤波、图像二值化等一系列图像处理，最终提取板材纹理。试验结果表明，利用MATLAB软件的图像处理功能，有助于提高板材纹理的检测分辨能力。

MATLAB；纹理特征；检测；图像处理

板材纹理是树木天然生长而形成的图案，因生长轮、导管、木射线和轴向薄壁组织等解剖分子相互交织、且各向异性而在不同切面呈现的不同图案。一般而言，其横切面上呈现平行的同心圆状纹理，径切面上呈现带状条形纹理，弦切面上呈现抛物线状的条形纹理。这种具有天然美感的图案比较复杂，直接关系到木制品的感观效果和经济效益，如何对其进行定量测量和表征是木材视觉环境学的前言课题之一。本文以水曲柳木板的纹理抽取过程为例，介绍板材纹理的抽取识别的一般步骤以及在此过程中MATLAB软件的使用。

1、MATLAB简介

MATLAB是由Math Works公司于1984年推出的一种科学计算工程软件，具有强大的数据处理分析功能，它集数据分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，目前已成为国际公认的最有效的科学计算与数学应用软件之一。现在，MATLAB推出了功能更强大的适用于图像分析与处理的工具箱，常用的有图像处理工具箱、小波工具箱和数字信号处理工具箱等。利用这些工具箱，我们可以很方便的从各个方面对图像的性质进行深入研究。在MATLAB环境下，对图像的分析和处理可以采用人机交互的方式，用户只需按MATLAB的格式要求给出相应的命令，其分析结果便以数值或图形方式显示出来。同时MATLAB语言语法限制不严格，程序设计自由度大，程序的可移植性好，编程效率高，被称为“第四代”计算机语言。

本文就是采用MATLAB软件中的图像处理工具箱来对水曲柳木板的纹理进行图像处理。将数码相机直接摄取的水曲柳试验板纹理图片进行格式转化后存入微机中，再应用MATLAB软件，对其进行彩色图像灰度化、中值滤波、图像二值化等一系列图像处理，最终提取板材纹理。通过处理后的图形能够清晰辨别板材纹理，从而提高了板材纹理的检测分辨能力。

2、MATLAB在提取板材纹理图像过程中的应用

2.1 灰度化处理及其MATLAB实现

图1为一块水曲柳试验板表面纹理，是用数码相机直接摄取的图片。其颜色及纹理均是自然形成的。由于是彩色图像，数据庞大，处理复杂。通常，彩色图像被转变成灰度图像或二值图像以达到降维的目的。为此，将其转化为灰度图像，这一过程就是灰度化处理。

MATLAB7.0支持多种图像类型，并提供了不同图像类型相互转换的大量函数。如rgb2gray( )转换RGB图像为灰度图像。利用该函数可以将彩色图像灰度化，处理结果如图2所示。

图1 水曲柳木板表面纹理图像

图2 水曲柳木板 灰度化图像

2.2 图像增强及其MATLAB实现

经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声与畸变，会大大影响图像的质量。因此，在对图像进行分析之前，必须现对图像进行改善。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析和处理，以满足图像复制或再现的要求。

图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内对整个图像进行操作，并修改变换后的系数，如傅里叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换，便可得到处理后的图像。下面运用空域增强法的几种方法进行处理。

2.2.1 灰度变换增强

有多种方法可以实现图像的灰度变换，最常用的就是直方图变换的方法，即直方图的均衡化。它通过转换灰度图像亮度值或索引图像的颜色图值来增强图像的对比度。均匀量化的自然图像灰度直方图通常在低灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。采用直方图修整，可使原图像灰度集中的区域拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像的细节清晰，达到增强的目的。MATLAB7.0图像处理工具箱中提供了图像直方图均衡化的具体函数histeq( ),同时我们可以用函数imhist( )来计算和显示图像的直方图。为了避免只是简单地将图像进行直方图均衡，使图像看起来亮度过高，我们采用对比度自适应直方图均衡化函数adapthisteq( )来处理。效果比较见图3和图4。

图3 图像的灰度图形和原始直方图

图4 均衡化后的结果图和直方图

2.2.2 空域滤波增强

空域滤波按照空域滤波器的功能又可分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑滤波器可以用低通滤波实现，目的在于模糊图像或消除噪声；锐化滤波器是用高通滤波来实现，目的在于强调图像被模糊的细节。中值滤波也是一种典型的低通滤波器，主要目的是保护图像边缘，同时也能去除噪声。由于中值滤波能够在抑制随机噪声的同时不使边缘模糊，因而受到欢迎。MATLAB7.0图像处理工具箱提供了medfilt2( )函数用于实现中值滤波。得到的效果图如图5所示。

图5 中值滤波后图像

图6 二值化后图像

图7 BWMORPH变换图像

2.3 二值化处理及其MATLAB实现

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的。要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。

此处我们采取固定域值分割法对经过滤波的图像做进一步处理，使其变为黑白二值图像。其中原图较暗的木板纹理将呈现黑色，而背景以及木板纹理间隙等较亮的部分将呈现白色。处理过程分三步：先根据直方图确定全局阈值，然后将阈值与图像中每一像素灰度值比较，灰度值大于阈值的像素转换为白色，灰度值小于等于阈值的像素转换为黑色。MATLAB7.0图像处理工具箱提供了graythresh( )函数提取全局阈值，im2bw( )函数进行二值化。处理结果如图6。

2.4 木材纹理形状检测及其MATLAB实现

近年来，形态学图像处理已发展为图像处理的一个重要研究领域，数学形态学方法比其他空域或频域图像处理分析方法具有一些明显的优势。比如基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法，它对噪声不像微分算法那样敏感，且提取的边缘也比较平滑。在此尝试应用基于数学形态学原理的“BWMORPH”函数来探测纹理形状。BWMORPH函数通常是对输入的图像执行二值形态学的计算，并返回一幅输入图像的纹理形态骨骼线二值图像。处理结果如图7。

3、结论

本文通过一系列图像处理方法，对水曲柳木板纹理图像进行提取，最终基本得到了木板纹理图。试验表明，MATLAB软件强大的图像处理功能，能够满足木材纹理检测提取，它速度快，方法科学，提高了纹理检测的可靠性。BWMORPH函数最适于木材这类中弱纹理的形状轮廓检测，处理效果比较理想。

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S625.5 +2

A

10.3969/j.issn.1001-8972.2010.16.069

校科研发展基金(2006FK34)

徐一清(1981－ )，男，汉族，实验师，主要从事物理实验及木材微观结构研究。