不同尺度下木材构造美学元素的数字化提取与视觉评价

Though not be combined with modern digital extraction technology by recent research field, digital extraction and visual evaluation of wood structure esthetics elements in diverse measurement could obtain realizable meathods and ways by the rapid development of the computer digital image technology. The digital image technologies ,which are cloud theory, graphy theory, particle swarm optimization algorithm based on iteration, membrane computing, variational level set, are used in the digital extraction and visual evaluation of this research. Full Reference based on visual perception, fractional reference and no reference based on watermark are the aesthetics evaluation methods in this research to screen the best wood structure aesthetics elements and the best extraction method. This research expands the field of wood anatomy; promote the interaction and developing between wood anatomy and digital image processing techniques. It would provide a new idea and theory for the automatic extraction and development and utilization of wood structure aesthetics elements, and provide new aesthetic elements serving for fashion design, decoration design, enviromental design and craft arts, beautify our life at the same time.

针对木材构造美学元素研究不够深入，也未与现代数字图像提取技术相结和，同时，计算机数字图像技术的飞速发展为研究不同尺度下木材构造美学元素的数字化提取与视觉评价提供了可实现的方法和途径。本研究利用数字图像技术系统地研究不同尺度下木材构造美学元素的数字化提取与视觉评价。采用云理论、基于图论的方法、基于迭代的粒子群优化算法、基于膜计算、基于变分水平集等数字图像提取技术对不同尺度下木材构造美学元素进行提取。通过基于视觉感知的全参考型、基于水印的部分参考型和无参考型等美学评价方法进行视觉评价，筛选出最佳的木材构造美学元素和最优的提取方法。本研究拓展了木材解剖学的研究领域，并推动了木材解剖学和数字图像处理技术的相互交叉、深入发展，为木材构造美学元素的自动化提取和开发利用提供新的思路和理论依据，为时装设计、装潢广告设计、环境艺术设计和工艺美术设计等提供新的美学元素，进一步美化我们的生活。

图像增强和图像识别是现代机器智能化的基础，被广泛应用到医学、遥感等许多学科，在木材图像增强和识别中，需要进一步研究。本项目的主要研究内容和结果：.①基于SCN－MSE的木材图像超分辨率重建方法。将高分辨率图像经离散小波变换，再利用局部二值模式的邻域强度建立训练数据库；将低分辨率图像中的低频子带碎片，通过去除领域中心的均方差，寻找相似度最大的高频碎片，再经小波逆变换得到超分辨率图像。.②基于权重系数的木材图像增强方法。将图像利用小波变换，对低频子带采用权重系数检测相似的像素点，再采用傅里叶系数作差法，进行混淆判断和消除混淆，最后经过小波逆变换得到增强后的重建图像。.③提出了新的识别参数均方差比。对樟子松、柳木和榆木的木片和树皮图像进行分类识别，新识别参数——均方差比，无论用支持向量机，还是ＢＰ神经网络，其识别率都较高，可作为木片与树皮识别的新识别参数。.④开发利用Structure5.0图像软件测量木材微观构造参数，并进行识别研究，拓展了Structure5.0图像处理软件的应用领域。.⑤木材的耐磨性和其自身的C/Ｎ值、木质素密度、总萃取物密度和愈创木基/紫丁香基的比值有关系。选取枣木、榆木、樟子松、云杉、水曲柳和杨木，研究发现最耐久的枣木， 其C/Ｎ值、木质素密度和总萃取物密度最大，但木质素的愈创木基/紫丁香基比值最低。.⑥采用插层复合方式制备木质纤维素/蒙脱土纳米复合材料，对Ｈg(Ⅱ)离子具有吸附和解吸性能。.⑦小波和傅里叶相融合的彩色木材图像增强方法。将彩色木材图像分解为R G B三个通道，使用傅立叶变换和小波变换相融合的方式进行锯齿检测和消除，最后将三个通道还原成彩色图像，达到增强效果。

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