基于灰度投影法的乐器板材纹理分析方法

黄英来，田少卿，孙晓芳，张博文

1.东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨 150040

2.东北林业大学教务处，哈尔滨 150040

3.北京工业大学计算机学院，北京 100124

基于灰度投影法的乐器板材纹理分析方法

黄英来1，田少卿1，孙晓芳2，张博文3

1.东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨 150040

2.东北林业大学教务处，哈尔滨 150040

3.北京工业大学计算机学院，北京 100124

在对乐器板材进行选择时，需要对其纹理进行判别，以便选择可发出优质音色的板材。通常对板材的选择是人工目测挑选的，这样大大降低了乐器制作的效率，对所选板材质量的优劣评价缺少科学理论依据。借助计算机图像处理的方法可自动对板材的规格进行判断。通过对板材纹理的分析，应用灰度投影算法与均值取值法相结合的方式，给出了一种可以自动对板材纹理间宽度进行计算的方法。实验证明，该方法可减小人工测量的误差，加快板材的选取过程，具有较好准确性与鲁棒性。

灰度投影；乐器板材；纹理测量；自动识别

1 引言

目前我国的乐器选材主要依赖于人工判断，这种方法具有主观而缺乏科学的客观性，导致了选材及出材率受到了限制[1]。而选材需要对木材的纹理、质地及尺寸等因素进行判断[2-4]。为了提高选材率，可对一些因素进行计算机智能判别，其中木材的纹理可通过图像处理方式进行判别[5-6]。

纹理作为图像中最基本的特征已经通过信息技术建立起比较完整的定量描述和分析方法。纹理分析的基本方法有灰度共生矩阵法[7-9]、行程长度矩阵法[10]、分形法[11-12]、马尔可夫随机场[13]等，虽然这些方法都能很好地对图像中的纹理进行分析，但是并没有测量的功能[11]。因此不能应用这些方法对木材纹理进行科学的测量。

随着图像处理技术的进一步深化，通过灰度信息可以很好地反应出图像中所描述对象的明暗度[14]。本文利用灰度信息能够很好地对木材纹理进行分析并计算。

2 灰度投影法

在多数图像中，其格式是依据RGB模型来保存的，因此每个像素点都是由R、G、B三种颜色组成。而图像中像素的灰度值是需要经过计算得来。一般情况是，一个点的RGB值对应的灰度值由公式（1）计算得来。

图1 灰度图及灰度投影曲线

其中，Gray是灰度值，R是红色值，G是绿色值，B是蓝色值。

而在运用灰度值来分析图像的算法中，常用到的是灰度投影法[15-18]。利用灰度投影法可以进行电子稳像[16-21]、区域检测[22]等，特点是该方法计算简单且计算量小。灰度投影法包括行投影和列投影，投影公式如式（2）行投影、式（3）列投影所示：

其中，row(i)是第i行的投影值，column(j)是第j列的投影值，pic(i，j)是图像点(i，j)处的灰度值。行投影就是将图像中每行中各点的灰度值相加而得，列投影是将图像中每列中各点的灰度值相加而得。将每行或每列的投影值在直角坐标系中描述，便成为灰度投影曲线。利用灰度投影曲线可以直观地看到图像中灰度信息的分布[18-23]，而乐器板材的纹理具有明显的灰度差异，因此可将其作为纹理的提取及分析方法。

3 基于灰度投影的纹理提取及分析方法

在对乐器板材进行选取过程中，通常会对板材纹理的宽度有一个经验值范围，其中阮和月琴面板用木材纹理以15～22 mm宽度为好，琵琶则以18～25 mm为妙。为了实现对板材的计算机自动识别，这里采用灰度投影算法对板材进行分析。

通过上述对灰度投影算法的描述，得知图像中灰度值按照投影公式计算，可得到相应的投影曲线，如图1所示为图像转换为灰度图后通过计算得到的投影曲线。

由图1可以看出，行投影局部有波型波动轨迹，而对应于图中部分则为板材的纹理处，由此可以看出，当板材纹理对应的灰度值较小，而其他部分对应的灰度值较大，因此再进行投影计算时表现在投影曲线中的情况便是波谷，所以接下来的工作只要准确定位板材纹理对应的波谷，那么便可对其进行宽度计算。

首先，将板材原图分割为小图，将其局部放大以便进行观察。图2为板材局部放大图及其对应的灰度投影曲线。

图2 局部放大后投影图及有测量工具对照图

原图大小为3 264×2 448，将图像局部取出并放大，取出部分大小为600×550，对应的灰度投影曲线也随之变清晰，在此基础上进行最小值读取。由图可知，可从行投影中读出图像中横向纹理对应的最小投影值所在行数。

读取行数后，需要借助参照物来对其进行测量。这里将以mm为单位的测量工具置于板材对应纹理处，通过找到图中像素与测量单位之间的关系，来实现计算机自动测量的目的。

如表1所示为图2中行投影曲线上5个最小点的灰度值及对应的所在行，依次从左到右排列为1、2、3、4、5，以及各点对应的刻度。

表1 投影波谷点所在行及对应刻度

在获取表1的数据之后，便可通过计算得到1像素的平均测量值，这里计算得到的值为0.217 5 mm。此时可以通过图像对板材的纹理进行计算。表2为计算纹理宽度的数据，计算所得宽度通过1与5之间计算出的像素平均宽度与各条文间宽度（像素）的乘积所得。

表2 纹理宽度计算数据

从计算结果表明，实验数据与测量数据相吻合，人工测量只能精确到1 mm，不能满足精确判断板材纹理的要求，而本方法以均值为基础，因此可实现对板材纹理的精确判断。

4 实验验证

为了验证该方法的准确性，现以像素为800万的三星数码相机作为照相设备，固定于距离板材水平面1 m高处，对不同的板材进行测量，如图3所示为实验图。

图3 不同板材间局部及投影图

表3 图3的对应值及纹理宽度数据对比结果

分别找到最小值点，并将其对应像素获取，如表3所示为图3对应的值，以及计算出的纹理宽度与测量出的宽度数据。

经过上述分析可以看出，当照相设备与板材间的距离确定、照相设备的像素确定时，其像素大小与实际宽度存在一定的关系。以本文实验为例，当相机与板材间的距离为1 m时，其像素宽度均值约为0.217 5 mm，而该计算结果与测量值基本一致。由于人眼观察的误差比较大，而本文计算方法所得结果为平均值，因而可说明通过计算机自动计算出的值更具有科学性。应用本方法对初选试材进行了分级选取，并制作成成品乐器，由同一人演奏、同一批专家进行评测，结果证明应用此方法所选试材与专家评价结果基本一致，大大降低了人工选材的误差率，也提高了选材效率及出材率。

5 结论

本文主要通过运用灰度投影算法对板材图像进行分析，发现其纹理的灰度投影值在投影曲线中表现出明显特点，而正是根据此特点进行数值提取及运算可以在计算机的辅助下自动提取板材的纹理宽度，为自动选取优质乐器板材提供一种科学的测量方法。

[1]蔡钊.中国乐器制作材料的天人合一特色[J].音乐探索，2011（2）：45-47.

[2]Prasad B S，Sarcar M M.Experimental investigation to predict the condition of cutting tool by surface texture analysis of images of machined surfaces based on amplitude parameters[J].International Journal of Machining and Machinability of Materials，2008，4：217-236.

[3]Ji S M，Zhang L B，Zhang L.The image texture analysis of the turning workpieces based on FBM model for TCM[J]. Key Engineering Materials，2004，259：702-705.

[4]Fletcher N.Materials and musical instruments[J].Acoustics Australia，2012，40（2）：130-133.

[5]Hansen U J.Materials in musical instruments[J].Journal of the Acoustical Society of America，2011，129（4）.

[6]Roncone Z K.Science of sound：examining the role of materials in musical instruments[J].JOM，2007，59（8）：13-17.

[7]焦蓬蓬，郭依正，刘丽娟.灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现[J].计算机技术与发展，2012，22（11）：169-175.

[8]杨德坤，侯德文，步亚东.灰度共生矩阵在纹理特征提取中的发展[J].信息系统工程，2012（1）：134-136.

[9]刘保利，田铮.基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割[J].计算机工程与应用，2008，44（4）：4-6.

[10]曹志国，肖阳，邹腊梅.行程长度纹理特征在SPOT遥感影像分类中的应用[J].模式识别与人工智能，2008，21（2）：260-265.

[11]单雅静，马莉.基于分形与灰度特征的无监督纹理分割技术[J].计算机工程与应用，2008，44（9）：190-192.

[12]刘丽，匡纲要.图像纹理特征提取方法综述[J].中国图象图形学报，2009（4）.

[13]魏小莉，沈未名.一种基于马尔科夫随机场模型的彩色纹理图像分割[J].武汉大学学报：信息科学版，2010，35（8）：955-958.

[14]孙辉.快速灰度投影算法及其在电子稳像中的应用[J].光学精密工程，2007（3）：412-417.

[15]Yin B，Duan H C.Image stabilization by combining grayscale projection and block matching algorithm[J].IT in Medicine&Education，2009（1）：1262-1266.

[16]Kim H S，Kim S H，Go W K.FPGA implementation of stereoscopic image proceesing architecture base on the gray-scale projection[C]//SoC Design Conference（ISOCC），2012：509-512.

[17]Li S，Qi J Q.Image stabilization by combining gray-scale projection and representative point matching algorithms[C]// 2011 3rd International Conference on Awareness Science and Technology，2011：128-132.

[18]白晶，田少卿，赵海峰.创新理论支撑下的林场监控灰度投影稳像算法[J].森林工程，2013，29（1）：106-110.

[19]李浩洋，刘兆军，徐彭梅.改进的灰度投影像移矢量估计算法[J].计算机应用，2011，31（2）：122-124.

[20]杨光宇，朱丹，佟新鑫，等.基于灰度投影法的电子稳像平台的设计与实现[J].电视技术，2011，35（19）：115-118.

[21]齐红，任洪娥，田少卿，等.一种基于灰度投影的电子稳像改进方法[J].中山大学学报：自然科学版，2012，51（5）：40-44.

[22]Xu X W.An efficient iris segmentation method for nonideal iris images[J].Advanced Materials Research，2012，658：597-601.

[23]王振江，吴健，林方全.一种结合快速灰度投影与SSDA的图像匹配方法[J].计算机工程与应用，2011，47（33）：195-197.

HUANG Yinglai1,TIAN Shaoqing1,SUN Xiaofang2,ZHANG Bowen3

1.College of Information and Computer Engineering,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China
2.Office of Teaching Affairs,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China
3.College of Computer Science,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China

In order to get the high-quality sound,it is necessary to analyze the texture of the panels when selecting materials for the musical instruments.Usually,the choice of panels is measured manually which greatly reduces the production efficiency of musical instruments.It lacks the scientific theory basis in evaluating the panel quality.Computer image processing method can be used to automatically judge the panel specification.By analyzing the texture of the panel,and combining gray projection algorithm with the mean value,an automatic calculation method for measuring the width between textures of a panel is proposed.Experiments show that the method can reduce the error of manual measurement and speed up the selection of better panels,and it performs well in accuracy and robustness.

gray projection;instruments materials;texture measurement;automatic identification

A

TP391

10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0273

HUANG Yinglai,TIAN Shaoqing,SUN Xiaofang,et al.Method for texture analysis of instrument panel based on gray projection.Computer Engineering and Applications,2014,50（6）：161-164.

黑龙江省自然科学基金（No.C201347）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（No.2572014CB25）。

黄英来（1978—），男，博士，副教授，研究方向：信号处理与计算机智能识别；田少卿（1983—），男，博士研究生，研究方向：图像处理；孙晓芳（1980—），女，博士研究生，讲师，研究方向：林业信息工程技术。E-mail：nefuhyl@163.com

2013-08-20

2013-11-21

1002-8331（2014）06-0161-04