基于canny算子的年轮边界特征提取方法

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1、基于Canny算子的年轮边界特征提取方法摘要：边缘信息是图像的重要特征之一，而且边缘检测技术在图像分割、目标识别、区域形态提取等计算机处理领域中发挥着重要作用。针对树木年轮边界特征在复杂背景下提取难的问题，选用并研究Canny算子来提取年轮的边界特征，仿真结果表明，该方法识别复杂树木年轮线的效果较好，为树木年轮参数测量做准备关键词：树轮图像；Canny算子；边缘检测；特征提取0引言在计算机视觉研宄领域中，特征提取一直是一个值得探讨的问题，这一问题研究是与数字图像处理技术的发展密不可分。随着科技的发展、研究的深入和技术手段的不断进步，数字图像边缘检测技术的应用范围也

2、越来越广泛，在图像分割、运动检测、目标跟踪、人脸识别等领域中发挥着重要作用。图像的边缘信息是图像的重要特征，它包含了用于识别图像的有用信息，可以检测和识别图像，进行特征提取。因此基于Canny算子的年轮边界特征提取方法摘要：边缘信息是图像的重要特征之一，而且边缘检测技术在图像分割、目标识别、区域形态提取等计算机处理领域中发挥着重要作用。针对树木年轮边界特征在复杂背景下提取难的问题，选用并研究Canny算子来提取年轮的边界特征，仿真结果表明，该方法识别复杂树木年轮线的效果较好，为树木年轮参数测量做准备关键词：树轮图像；Canny算子；边缘检测；特征提取0引言在计算机

3、视觉研宄领域中，特征提取一直是一个值得探讨的问题，这一问题研究是与数字图像处理技术的发展密不可分。随着科技的发展、研究的深入和技术手段的不断进步，数字图像边缘检测技术的应用范围也越来越广泛，在图像分割、运动检测、目标跟踪、人脸识别等领域中发挥着重要作用。图像的边缘信息是图像的重要特征，它包含了用于识别图像的有用信息，可以检测和识别图像，进行特征提取。因此基于Canny算子的年轮边界特征提取方法摘要：边缘信息是图像的重要特征之一，而且边缘检测技术在图像分割、目标识别、区域形态提取等计算机处理领域中发挥着重要作用。针对树木年轮边界特征在复杂背景下提取难的问题，选用并研

4、究Canny算子来提取年轮的边界特征，仿真结果表明，该方法识别复杂树木年轮线的效果较好，为树木年轮参数测量做准备关键词：树轮图像；Canny算子；边缘检测；特征提取0引言在计算机视觉研宄领域中，特征提取一直是一个值得探讨的问题，这一问题研究是与数字图像处理技术的发展密不可分。随着科技的发展、研究的深入和技术手段的不断进步，数字图像边缘检测技术的应用范围也越来越广泛，在图像分割、运动检测、目标跟踪、人脸识别等领域中发挥着重要作用。图像的边缘信息是图像的重要特征，它包含了用于识别图像的有用信息，可以检测和识别图像，进行特征提取。因此像边缘检测技术是图像处理技术的研宄热

5、点之一，如何消除在处理图像时噪声干扰带来的虚假边缘，并保证检测出的边缘信息更加清晰、准确，提高边缘检测精度和探索边缘检测技术在实际工程中的应用是边缘检测技术的重要研宄内容从一幅图像中提取出什么样的特征，主要由研究者所关心的具体问题来决定，图像特征的提取通常是以经验为先导，需要具体问题具体分析。本文中，针对年轮的边界特征提取就是从处理后的结果图像中有效提取年轮边界信息，为树木年轮参数测量做准备。1年轮图像的特征描述年轮图像是由一系列有规律的明暗轮圈构成，它们的几何形状和宽度变化彼此是不均匀的，每一个轮包括浅色调的早材和深色调的晚材两部分，表征树木生长的一个周期。正常

6、情况下每年形成一个生长环，即生长轮，也叫年轮或树轮［1］。在年轮图像的获取过程中，树脂道斑、采样过程中的损伤斑驳、样本自身裂痕以及打磨留下的擦纹等，都会引起图像的噪声。2年轮边界特征提取的一般方法一般来讲，代表图像二维特征的有边缘、区域、形状和纹理等特征。不同的边界特征有不同的提取方法。1.形状特征形状特征是指图像中物体的几何特征，根据其几何形状又分为块状形的和线形的形状特征［1］。1.区域分割区域分割［2］是把图像分割成具有某种意义的部分图像(如对象物区域与背景区域)的方法。最简单的方法就是二值化处理，其关键在于阈值的确定。2.纹理特征纹理［3］(texture

7、)可认为是灰度和颜色的二维变化图案，是区域所具有的重要特征之一。不管是什么样的东西，若一直放大下去再进行观察的话，就一定能显现出纹理。3.边缘检测边缘检测［4-5］的基本思想是在图像物体的边界处，灰度存在着急剧变化。因此，寻找灰度变化较大的点就能找到边缘。常用方法有：(1)一次微分一次微分的离散形式，即差分为：由于微分反映了函数的变化率，因此当大于某一阈值时就表明在点处灰度有较大变化，该处就可能是边缘的一个点。在很多场合，常采用反映梯度的各种边缘检测算子，如Roberts算子，Sobel算子等。(1)二次微分由于一次微分是一种向量，与标量相比它的数据存储量大，并且

8、在斜率一样