CN111815542B - 一种树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，包括以下步骤：(1)对树木年轮图像灰度化处理；(2)对灰度图进行降噪；(3)利用自适应阈值化操作对降噪处理后的图像进行图像分割，将年轮与背景部分分割；(4)利用二值图像连通域算法提取每个年轮轮廓，将面积过小的连通域视作噪点并过滤；(5)计算各个年轮中心坐标，选择最小完整的年轮中心坐标作为树木年轮髓心；(6)从髓心向四周引多条射线计算出与每个年轮的交点坐标；(7)根据像素距离进行长度投影计算各年轮间实际宽度、年轮数目。本发明所述方法能够综合数字图像处理技术，构建基于树木年轮图像髓心定位、年轮测量系统，为年轮采集、分析的智能化、自动化提供可能。

Description

一种树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法
技术领域
本发明属于电子信息领域，具体涉一种树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法。
背景技术
树木年轮间距与年轮数目是研究树木生长规律、森林生产力计算和气候变化的重要依据，对监测林木生长状况具有重要意义。传统的年轮识别方法主要由专业人员手工测量，存在工作量大、效率低、成本高、易出错等诸多弊端。年轮参数的自动化测量技术可以快速处理大量年轮数据，这对树木年轮学的研究具有重要意义。
目前，国内外树木年轮组成成分测量和分析方法对树木圆盘在生长过程中产生的结疤、砍伐过程中产生的毛刺、收集过程中产生的噪声点较为敏感，常采用的基于阈值和区域生长的图像分割方法难以取得理想的效果。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于提供一种能够测量出树木年龄、快速精确得到树木年轮特征的树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法。
技术方案：本发明的树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，包括以下步骤：
(1)输入树木年轮圆盘彩色图像，将彩色图像转为灰度图像；
(2)对灰度图像进行降噪处理；
(3)自适应阈值化，对降噪处理后的图像进行图像分割，将年轮与背景部分分割开来；
(4)二值图像连通域，从黑白图中提取一个个图像连通块，并计算每个连通块所包含的像素点数目；
(5)将像素点过少的连通块视作噪点并剔除，所保留的大面积连通块则为树木的年轮；
(6)计算出各个年轮的中心坐标，选择最小且完整的年轮中心坐标作为树木年轮圆盘的髓心；
(7)从髓心出发向四周引多条射线，计算射线与每个年轮的交点坐标，并得到相邻年轮的像素间距；
(8)对收集到的圆盘图像进行长度投影；
(9)根据相邻年轮的像素间距以及长度投影，计算年轮宽度、数目。
步骤(2)中，利用高斯滤波对灰度图像进行降噪处理，能够抑制噪声，提高图像质量。
步骤(3)中，采用基于局部邻域块高斯加权平均的自适应阈值化提取图像中的年轮轮廓。
步骤(4)中，采用八连通方式从黑白图中提取一个个图像连通块。
步骤(6)中，根据每个年轮的长宽计算出各个年轮的中心坐标。
有益效果：本发明与现有技术相比，其有益效果在于：利用数字图像处理技术，实现对树木年轮髓心快速识别、年轮间距精确测量；既解决了手工测量效率低、易出错等问题，又保证了自动识别精度，为相关从业人员节约了大量精力与时间。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明中年轮轮廓的识别示意图；
图3为本发明中原图经灰度化操作后的灰度图；
图4为本发明中经高斯滤波后的图像；
图5为本发明中经自适应阈值、二值化操作后的图像；
图6为本发明中经二值图像连通域提取，噪点过滤后的图像；
图7为本发明中图像连通域(各年轮)及各个中心的图像；
图8为本发明中最终处理获得的结果图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和说明书附图对本发明做进一步详细介绍。
如图1所示，本发明的树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，包括以下步骤：
(1)RGB图像灰度化：输入的树木年轮圆盘图像是一张RGB彩图，每个像素点由(r，j，b)三个分量值组成，可通过下式将RGB彩色像素值转化为灰度像素值，结果如图3所示；
grayPixel＝(b*29+g*150+r*77+128)>>8
(2)高斯滤波操作：高斯滤波是一种线性平滑滤波，本发明选择3*3的高斯核对经过(1)转换后的数字图像进行卷积计算，消除高斯噪声，对图像进行减噪，使图像变得较为平滑。结果如图4所示，相较于图3，图像细节处相对“模糊”，图像更加平滑；
(3)自适应阈值化操作：根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值，每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的，亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小，不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。本发明采用基于局部邻域块高斯加权平均的自适应阈值化操作，在区域中(x,y)周围的像素根据高斯函数按照他们离中心点的距离进行加权计算，再减去常数C(设定为5)，其中邻域块大小设定为15。得到有且仅有0(黑色)和255(白色)两种像素值的二值图像，如图 5所示，即为树木年轮的轮廓，图中依然有诸多噪点；
(4)二值图像连通域算法：通过对二值图像中黑色像素(目标)的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。本发明采用八连通、逐行扫描的方式，把每一行中连续的黑色像素组成一个序列称为一个团，并记下它的起点start、它的终点 end以及它所在的行号，然后将每行连通的团进行相互关联，识别连通块，如图 2所示；
(5)噪点过滤：如图6所示，提取所识别连通域的特征，包括连通域的长、宽、竖直方向坐标最大最小值、水平方向坐标最大最小值、面积、中心坐标等，具体详见下表1所示：其中，像素点数目较少的连通域视作噪点并删除，像素点数目较多的连通域视作数目年轮并保留，其像素点阈值设为100；表1
(6)髓心定位：根据下式计算每个年轮连通域的中心坐标(CentreX,CentreY)，如图7所示，其中外围弧线为提取的年轮，中间黑点为其中心坐标。
在完整的年轮中选择面积最小年轮的中心坐标作为树木年轮圆盘的髓心，年轮是否“完整”的判定为下式，比值越接近1表示年轮越圆，比值在[0.9,1.1]间可判定该年轮“完整”。面积最小的大小则通过特征Area进行比较；
(7)年轮交点：如图8所示，从髓心出发向竖直向上、竖直向下、水平向左、水平向右、引四条射线，计算射线与每个年轮的交点坐标，并获得相邻年轮的像素间距，其中，中心大方形点为树木年轮髓心，其他小方形点为射线与年轮交点坐标。树木年轮上出现的裂纹会对年轮的测距与数目的计算造成误差，所以树木圆盘的年轮数应为四个方向射线交点数的最大值：设从髓心出发的四条射线与年轮的交点数分别为Numu、Numd、Numl、Numr，则其最大值为NumOfRing。
NumOfRing＝Max(Numu,Numd,Numl,Numr)
(8)长度投影：输入的彩色图像与真实树木圆盘存在比例关系，最终树木年轮实际间距的计算，需对圆盘图像进行等比例放缩。若圆盘图像上下方向实际测量距离为dh、左右方向实际测量距离为dw、圆盘图像上下方向像素间距为dhp、左右方向像素间距为dwp，则上下方向实际距离与像素之比Sh，左右方向实际距离与像素之比Sw，计算公式如下：
(9)计算年轮宽度：通过计算四个方向上各交点坐标间的距离，可计算得到圆盘图像从髓心出发上、下、左、右侧方向上年轮间的宽度：设某方向上的一交点坐标为(x1,y1)，与之相邻的交点坐标为(x2,y2)，年轮间宽度d(实际值)计算公式如下：

Claims (4)

1.一种树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）输入树木年轮圆盘彩色图像，将彩色图像转为灰度图像；
（2）对灰度图像进行降噪处理；
（3）自适应阈值化，对降噪处理后的图像进行图像分割，将年轮与背景部分分割开来；
（4）二值图像连通域，从黑白图中提取一个个图像连通块，并计算每个连通块所包含的像素点数目；
（5）通过提取所识别连通域的特征，包括连通域的长、宽、竖直方向坐标最大最小值、水平方向坐标最大最小值、面积、中心坐标，将像素点过少的连通块视作噪点并剔除，所保留的大面积连通块则为树木的年轮；
（6）计算出各个年轮的中心坐标，选择最小且完整的年轮中心坐标作为树木年轮圆盘的髓心；
（7）从髓心出发向四周引多条射线，计算射线与每个年轮的交点坐标，并得到相邻年轮的像素间距；
（8）对收集到的圆盘图像进行长度投影；
（9）根据相邻年轮的像素间距以及长度投影，计算年轮宽度、数目；
步骤（3）中，采用基于局部邻域块高斯加权平均的自适应阈值化提取图像中的年轮轮廓。
2.根据权利要求1所述的树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，其特征在于：步骤（2）中，利用高斯滤波对灰度图像进行降噪处理。
3.根据权利要求1所述的树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，其特征在于：步骤（4）中，采用八连通方式从黑白图中提取一个个图像连通块。
4.根据权利要求1所述的树木年轮图像髓心定位、年轮测量方法，其特征在于：步骤（6）中，根据每个年轮的长宽计算出各个年轮的中心坐标。
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