基于数字图像处理技术的木材表面纹理特征提取与分类识别方法

2025-09-30 理论教育版权反馈

【摘要】：目前，纹理在许多领域有着广泛的应用，如遥感图像分析、医学图像分析、缺陷检测、基于生物特征的身份鉴定、文档分割、目标识别以及图像检索等方面。目前，纹理分析被应用在遥感图像分析的领域有遥感图像目标识别、遥感图像地形分类和卫星遥感图像云类识别等。Landeweerd 和Gelsema 利用纹理的一阶和二阶统计来检测白血球的各种形态和它们的畸变，用于检测病情。

自然界的纹理几乎无处不在，充分地利用纹理的复杂多样性和强大的表现区分能力，能够更好地将纹理应用到科研、生产和生活中。目前，纹理在许多领域有着广泛的应用，如遥感图像分析、医学图像分析、缺陷检测、基于生物特征的身份鉴定、文档分割、目标识别以及图像检索等方面。下面我们简单回顾一下纹理在遥感图像分析、医学图像处理、工业产品缺陷检测中的应用。

1.遥感图像分析

遥感图像包括卫星图像、卫星多谱段图像、地震测量和声呐图像等。在遥感图像中，陆地、水、小麦、城市、森林、山脉等都具有各自特定的纹理。通过分析遥感图像的纹理特征，可以进行区域识别、森林利用、城市发展、土地荒漠化等在国民经济中很有价值的宏观研究及应用。目前，纹理分析被应用在遥感图像分析的领域有遥感图像目标识别、遥感图像地形分类和卫星遥感图像云类识别等。Haralick 等使用灰度级二阶统计特征来分析遥感图像，他们计算了四个方向（0°、45°、90°和135°）上灰度共生矩阵，对一个七类分类问题，通过使用纹理特征，获得了大约80%的分类精度。Willhauck 使用两种方法对SPOT 数据与航空影像数据进行森林类别的识别，结果表明面向对象的分类方法优于传统的目视解译。Hofmann 在面向对象的分类方法中利用影像对象的光谱、纹理、形状与背景信息识别IKONOS 影像中的居民地，得到的分类结果有较高的精度。Batuer 对奥地利维也纳市进行航空影像土地利用分类，结果表明目视解译能取得一定的精度，但速度很慢，而采用面积对象的计算机自动分类技术，速度快精度高，是高分辨率影像自动分类的理想选择。Willhauck 采用面向对象的影像分析方法，集合了多种数据如SAR 影像、植被图及NOAH 数据完成了全球在1997 与2025年严重森林火灾后的制图任务。

2.医学图像处理(https://www.chuimin.cn)

医学图像处理是一个非常具有应用前景的领域。在医学图像中，各个器官的组织结构和断面都有很强的、有特色的纹理特性。医学图像的获得分为非插入式技术（如直接摄像、X 光片、超声波和X 线断层摄影等）和插入式方法（如组织切片的显微镜摄像）。Gulsrud 和Husoy 利用纹理成功检测了乳腺图像的病变。Sutton 和Hall 用纹理特征讨论了在X 射线下肺病的分类问题。K.N.Bhanu Prakash 和A.G.Ramakrishnan 等人利用灰度共生矩阵对母体里胎儿的肺部超声图像检测其是否已到成熟期。Abdelrahim Nasser Esgiar 和Raouf N.G.Naguib 等人研究了正常的和癌变的结肠图像的分形维数值，采用KNN 法为图像做出了正常或癌变的区分。Harms 等利用纹理特性并结合色彩信息来检测血细胞中白血球的恶化问题。Albregtsen 和Schulerud 也通过老鼠活细胞切片的电子显微镜图像的纹理来识别癌症细胞等。Landeweerd 和Gelsema 利用纹理的一阶和二阶统计来检测白血球的各种形态和它们的畸变，用于检测病情。

3.工业产品缺陷检测中的应用

工业制造过程中的自动缺陷检测是对大量产品检验的重要步骤，产品外表面的质量与纹理特征息息相关，已经有相当多的纹理分析方法应用在缺陷自动检测系统中，包括纺织企业的织物疵点检测、织物缺陷检测、林业生产中原木内部缺陷检测、汽车喷漆的检测和钢管缺陷检测等。Conners 等利用纹理分析的方法来自动检测木头家具端面的缺陷。Dewaele 等提出了在纹理图像中检测点缺陷和线缺陷的算法。Jain 等利用Gabor 滤波器抽取纹理特征，并把它用来自动检测金属喷漆的质量。Jasper 等采用适合纹理分析的小波基对纺织品纹理进行缺损检测，其频率响应对正常纹理为零、对有缺陷的纹理有明显的频率响应。此外，纹理分析的方法还能对工业产品的外观质量做出自动评定和检测，其中包括纺织品外观等级评定、机械产品表面粗糙度非接触检测、电站锅炉水冷壁污染程度检测等。随着计算机数字图像的广泛应用和人工智能理论的日益成熟，纹理分析的研究也不断深入，新的方法层出不穷，纹理分析必将在实际生产生活中发挥越来越大的作用。

基于数字图像处理技术的木材表面纹理特征提取与分类识别方法

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