發(fā)布時(shí)間：2021-06-25 20:17

　　森林資源是生態(tài)文明建設(shè)與人類社會(huì)生存和發(fā)展中十分重要的基礎(chǔ)性資源。當(dāng)前,人們對(duì)森林資源的需求主要包括兩方面,一是各行業(yè)對(duì)林木及林產(chǎn)品的需求量逐年上升,二是人們對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的要求越來越高,想要擁有更多更好的森林資源。因此,為了保證經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益共同提升,必須將有限的森林資源得到科學(xué)利用和有效保護(hù)。生長(zhǎng)在山上林地的林木只有運(yùn)達(dá)用戶手中才能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益,因此,木材運(yùn)輸管理是森林資源管理和保護(hù)的重要環(huán)節(jié)。但是由于目前木材運(yùn)輸檢查工作中原木的檢尺工作都是由人工操作,勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低、精度不高且容易受到員工主觀意識(shí)的影響,而發(fā)展計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢尺系統(tǒng)能夠在木材管理中節(jié)省大量的人力物力,提高檢查工作的效率,同時(shí)防止木材運(yùn)輸過程中存在的非法運(yùn)輸問題,對(duì)森林資源的管理和保護(hù)具有非常重要的意義。本文主要研究基于聚類分析的原木端面區(qū)域識(shí)別方法,將原木端面區(qū)域從圖像中提取出來,這是發(fā)展計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢尺系統(tǒng)的基礎(chǔ)。首先介紹了國(guó)內(nèi)原木端面區(qū)域識(shí)別的研究現(xiàn)狀以及應(yīng)用聚類分析進(jìn)行圖像處理的研究現(xiàn)狀;其次介紹了 K-means聚類、FCM聚類和CFSFDP算法,對(duì)上述三種聚類算法的細(xì)節(jié)以及具體的計(jì)算步驟做了詳細(xì)的表述... 

【文章來源】：福建農(nóng)林大學(xué)福建省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 原木端面識(shí)別方法的國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于聚類分析的圖像處理現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
2 K-means聚類與FCM聚類的圖像分割理論基礎(chǔ)
    2.1 顏色空間基礎(chǔ)
        2.1.1 RGB顏色空間
        2.1.2 Lab顏色空間
    2.2 K-means聚類與FCM聚類算法
        2.2.1 聚類基礎(chǔ)理論
        2.2.2 K-means聚類
        2.2.3 模糊聚類(FCM)基本原理
    2.3 Hough變換
        2.3.1 Hough變換檢測(cè)圓
    2.4 本章小結(jié)
3 CFSFDP算法結(jié)合多尺度多元圖像分析方法的理論基礎(chǔ)
    3.1 基于高斯多尺度圖像表示的多元圖像分析
        3.1.1 高斯多尺度圖像表示
        3.1.2 構(gòu)造高斯多尺度多元圖像的方法
    3.2 圖像特征提取與描述
    3.3 基于密度的聚類算法--CFSFDP算法
        3.3.1 算法基本原理
        3.3.2 核函數(shù)
        3.3.3 CFSFDP算法步驟
    3.4 本章小節(jié)
4 K-means聚類與FCM聚類的實(shí)驗(yàn)以及結(jié)果分析
    4.1 基于K-means聚類的原木端面區(qū)域識(shí)別
        4.1.1 RGB顏色空K-means聚類
        4.1.2 Lab顏色空K-means聚類
    4.2 基于FCM聚類的原木端面區(qū)域識(shí)別
    4.3 本章小節(jié)
5 CFSFDP算法結(jié)合多尺度多元圖像分析的實(shí)驗(yàn)以及結(jié)果分析
    5.1 基于CFSFDP算法的原木端面區(qū)域識(shí)別
        5.1.1 彩色圖像預(yù)處理
        5.1.2 像素點(diǎn)的特征提取
        5.1.3 基于CFSFDP算法的實(shí)現(xiàn)
    5.2 圖像分割質(zhì)量
        5.2.1 主觀評(píng)價(jià)
        5.2.2 偏差法
    5.3 原木輪廓識(shí)別
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 研究工作總結(jié)
    6.2 本文的創(chuàng)新之處
    6.3 討論
參考文獻(xiàn)
致謝
在校期間研究成果與獎(jiǎng)項(xiàng)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多特征的成捆原木端面輪廓識(shí)別方法[J]. 景林,林耀海,黃習(xí)培.  計(jì)量學(xué)報(bào). 2015 (04)
[2]基于圓形約束CV-LIF模型的原木端面圖像分割[J]. 官俊,任洪娥,宋爽.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(18)
[3]一種兩階段彩色圖像分割方法的原木識(shí)別[J]. 李小林,景林,黃世國(guó),黃習(xí)培.  福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(05)
[4]結(jié)合色彩特征和空域特征的成捆原木輪廓識(shí)別[J]. 景林,林耀海,溫永仙,黃世國(guó),林宜寬.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2013(07)
[5]可變相似性度量的近鄰傳播聚類[J]. 董俊,王鎖萍,熊范綸.  電子與信息學(xué)報(bào). 2010(03)
[6]基于空間鄰域信息的FCM圖像分割算法[J]. 李艷靈,沈軼.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(06)
[7]原木端面面積的數(shù)字圖像檢測(cè)方法研究[J]. 辛穎,薛偉.  吉林林業(yè)科技. 2008(06)
[8]基于GSM短消息的木材運(yùn)輸碼單稽查系統(tǒng)[J]. 景林,林宇洪.  交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào). 2008(02)
[9]成捆原木計(jì)算機(jī)圖像檢尺系統(tǒng)研究及應(yīng)用[J]. 景林,黃習(xí)培,丁盛彬.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2006(S2)
[10]計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理常用顏色空間及其轉(zhuǎn)換[J]. 呂艷娜,朱曉,朱長(zhǎng)虹.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2006(11)

博士論文
[1]圖像直方圖特征及其應(yīng)用研究[D]. 汪啟偉.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于密度的快速圖像分割方法研究[D]. 勞啟明.華南理工大學(xué) 2016
[2]基于模糊C均值聚類的圖像分割算法研究[D]. 鄭福華.山東大學(xué) 2014
[3]基于圖像識(shí)別的木材運(yùn)輸檢查系統(tǒng)研究[D]. 朱杰.福建農(nóng)林大學(xué) 2014



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