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树木年轮图像边缘提取与分割的系统,其特征在于，依次包括以下步骤：(1)图像转换运行系统后，将图像读入，判断导入年轮图像文件为DIB位图，即可进行下一步平滑降噪的处理。若导入的年轮图像不是为DIB位图，运用系统中图像转换功能将图像转换成DIB位图。(2)图像平滑降噪经过(1)图像转换后，选择“图像降噪”按钮菜单，可以对图像进行降噪处理。树脂道斑，采样过程中的损伤斑驳、样本自身裂隙以及打磨留下的擦纹等，都会引起图像的噪声。针对年轮图像，系统主要采用了中值滤波这种方法，并且提供滤波窗口选择包括3x3,5x5。中值滤波(Median Filtering)是一种基于排序统计理论的可有效抑制噪声的非线性平滑滤波。通常，二维情况下的中值滤波可定义为：g(x,y)＝Median{f(x‑k,y‑l),(k,l)∈S}其中：S为窗口；g(x,y)为窗口中心点的输出灰度值；f(x‑k,y‑l)为窗口S中的像素灰度值。(3)图像增强处理经过(2)降噪处理后，点击“图像增强”按钮，可对图像做增强处理。加强图像中的轮纹信息，同时削弱图像中噪声的干扰。系统采用了直方图均衡化方法进行增强，以增强轮纹的对比度。(4)图像的边缘提取与分割经过(3)图像增强处理后，点击“边缘提取”按钮，则可以提取年轮的边缘。树木年轮图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。系统对边缘上的这种变化采用了微分算子检测出来.a)算子是由四个步骤实现：step1:用高斯滤波器平滑图像step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向step3:对梯度幅值进行非极大值抑制step4:双阈值算法检测和链接边缘。(5)数据保存：点击‘保存’按钮，进行对分析结果保存。分析结果将通过图形形式保存与显示。 |
