趙亞鳳 任洪娥

(東北林業(yè)大學，哈爾濱，150040)

原木材積檢測在現(xiàn)代木材工業(yè)中占有重要的地位。目前，材積檢測技術主要有人工檢測、光電檢測、激光檢測和計算機視覺檢測。隨著現(xiàn)代木材工業(yè)的發(fā)展，計算機視覺檢測由于其勞動強度低，檢尺精度高而得到廣泛研究，為當前原木檢測技術的研究熱點，是實現(xiàn)數(shù)字化檢尺的基礎。

原木檢尺的一個主要參數(shù)是徑級，即原木端面直徑。利用圖像處理的方法進行原木徑級識別，是實現(xiàn)計算機視覺自動檢尺的基礎［1］。原木堆中，由于原木堆放時參差不齊，導致其端面不可能在一個平面上，特別是堆放時凹進的原木，其端面落在上方原木的陰影里，采集圖像時由于其受光程度不一致，端面圖像顏色會有很大改變，給基于閾值的圖像分割造成一定困難。并且，有些原木的端面留有采伐茬口，采集到的圖像中會出現(xiàn)臺階。另外，在生產(chǎn)過程中有的原木端面出現(xiàn)開裂或破損，采集的圖像為缺圓。這些因素都給原木端面的識別造成了一定困難。

為了準確地獲取原木端面尺徑，首先需要對原木端面圖像進行分割，確定其基本輪廓，為后續(xù)的分析和處理提供依據(jù)。筆者在分析成堆原木端面圖像特征的基礎上，基于遺傳算法增強圖像，并改進同態(tài)濾波提出一種適用于成堆原木特征的分割方法。

1 成堆原木端面圖像特征及現(xiàn)有算法分析

成堆的原木端面圖像是256級灰度圖像，主要由端面和黑色背景組成，端面的灰度值與周圍背景的灰度值有著明顯差異，其背景灰度值非常低，而端面灰度值較高。圖1給出了一個采集到的正常堆放原木端面圖像，該圖像的分辯率是446×446像素?？梢钥闯?，原木端面為淺色，背景為深色，但由于上方凸出原木的遮擋，產(chǎn)生陰影，下方原木端面中呈現(xiàn)不理想的淺色。正常堆放的原木，其端面參差不齊，上方原木在下方原木端面形成的陰影和背景很難區(qū)分，并且有的原木留有采伐茬口，導致端面圖像中有一半為淺色，另一半為深色，圖像分割時必然會出現(xiàn)臺階或分割成兩個半圓。

圖1 采集原木端面圖像

近10 a來，在原木檢尺參數(shù)圖像識別方面，已有學者做了一些研究。黃習培等人利用指針鏈表提取原木端面的二值圖像［2］，將端面圖像視為類圓形，利用插值和擬合算法，確定該類圓圖形的圓心和半徑，識別原木端面尺徑。該算法對實際中的不規(guī)則圓型的原木檢尺精度較低。龍德帆等人提出了輪廓跟蹤的方法［3］，利用動態(tài)規(guī)劃法來提取端面輪廓，選取端面輪廓的最大內切圓圓心作為原木端面的中心，通過該中心的最短直徑即確定為原木的檢尺徑，但確定最大內切圓的圓心位置的算法是一個復雜的過程。欒新等人采用聚類分析和模糊識別相結合的方法，引入模糊概念，較好地解決了對不規(guī)則類圓圖形目標的識別［4］，但上述算法是建立在原木截面平直的基礎上，而實際上是不可能的。林靜靜等人提出了基于鏈碼的原木端面圖像檢尺徑識別算法［5］，改進了輪廓跟蹤技術，從圖像中心點豎直向下掃描，獲取跟蹤起始點，在一定約束條件下尋找端面圖像目標輪廓，對于不規(guī)則的原木端面圖像還不能取得很好的分割效果。文獻［6］—文獻［9］中也提出了原木檢尺中的圖像處理技術，當沒有陰影時，有很高的檢尺精度，但由于拍攝角度和原木遮擋造成的陰影對檢尺精度有較大影響。以上提出的算法在精確識別和計算自然堆放的原木直徑上，存在適應性較差、計算量大等缺欠，與實際應用還有一定距離。

2 遺傳算法的圖像增強原理及流程

遺傳算法GA模擬達爾文生物進化論，是模擬自然選擇和生物進化過程的計算模型，是一種搜索最優(yōu)解的方法。作為一種基于自然進化的隨機搜索方法，該算法比較適合用于復雜大空間的搜索，且能得到一個近似最優(yōu)解［10－11］。

需要的原木端面圖像由端面和黑色背景組成，而采集的原木端面圖像質量較差，圖1中較多灰度信息為無用信息。為了提高圖像質量，利用遺傳算法進行圖像增強。分段線性變換法可用來增強圖像，抑制不感興趣的灰度信息，突出感興趣的端面和背景。原木端面圖像的灰度圖由0～255個灰度值組成，作者采用3段線性變換法，先將圖像0～255個灰度區(qū)間分成低、中、高3段，兩個轉折點為X1、X2;再對分段后的每段灰度區(qū)間進行線性變化，變化后低、中、高段對應的兩個轉折點為 Y1、Y2［12－13］。對低段和高段進行壓縮，對灰度值的中間區(qū)間進行擴展，即 X1＞Y1、X2＜Y2。

該方法的關鍵在于如何確定兩個轉折點(X1，Y1)和(X2，Y2)。傳統(tǒng)變換中多采用手動選擇，需要多次反復實驗才能得到合適的值，很難達到最佳效果。本研究利用遺傳算法，自適應搜索確定最佳分段點。

首先隨機選擇一組模型群體，通過選擇、交叉和變異3個基本步驟，得到新的群體，之后再多次重復這一過程，直到最后的模型群體變得一致。這里提到的一致，是指根據(jù)確定的目標適應度函數(shù)對每個個體進行評價，由于進化，會不斷產(chǎn)生更優(yōu)的群體，同時以全局并行搜索的方式，搜索優(yōu)化群體中的最優(yōu)個體，最后求得滿足要求的全局最優(yōu)解。為了實現(xiàn)以上的目的，遺傳算法具體程序流程如下:

①圖像編碼

由于原木端面圖像的灰度圖由0～255個灰度值組成，正好對應1個8位二進制，為1個字節(jié)。編碼時使用2個字節(jié)作為一個染色體，為了確定2個轉折點，前1個字節(jié)為第一個轉折點坐標(X1，Y1)，后1個字節(jié)為另一個轉折點坐標(X2，Y2)。

②初始化種群和初始化參數(shù)的設置

隨機產(chǎn)生一個由N個個體組成的染色體種群，作為初始種群，并計算每個個體的適應度。確定最大進化代數(shù)、染色體長度、交叉概率、變異概率和模擬退火中的初始溫度。

③構建適應度函數(shù)

常用的適應度函數(shù)為方差函數(shù)，是一種空間域的灰度測度，但僅以方差為適應度函數(shù)并不能很好地區(qū)分圖像局部細節(jié)差異，只能反映圖像整體統(tǒng)計特征。作者同時考慮信息熵、均方差和信噪改變量構建適應度函數(shù)。

式中:E為信息熵，E越大表明增強后圖像的信息量越大;pi為第i級灰度出現(xiàn)的概率;F為灰度均方差，越大表示增強后圖像對比度越高;n=M×N;gi，j為圖像灰度值;D為信噪改變量，描述圖像增強后灰度級大于給定閾值Th的數(shù)量，D越大表示增強后影響的灰度層次損失越少，保留的層數(shù)越多，合適的閾值可以防止過度增強。可見，適應度函數(shù)越大，圖像的增強效果越好。

④遺傳運算

對群體進行交叉運算，之后作變異運算。

⑤確定最優(yōu)值

按照以上的遺傳算子，產(chǎn)生新的種群，并對新的種群重復以上步驟，直到取得最大適應度，確定最優(yōu)轉折點坐標。

按照遺傳算法的取值規(guī)律，本實驗中的參數(shù)選取如下:變量的二進制位數(shù)為8，群體規(guī)模為40，最大進化代數(shù)為 100，交叉率為 0.65，變異率取 0.02。

采用上述的設置參數(shù)，用該優(yōu)化遺傳算法對圖像進行增強，效果如圖2所示。

圖2 增強后原木端面圖像

3 消除陰影的同態(tài)濾波圖像分割

利用遺傳算法增強圖像后，可以清晰地提取出需要分割的圖像，但圖像中陰影和背景不能區(qū)分。成堆原木由于任意堆放，端面不能保證完全在一個平面，上方凸出產(chǎn)生的陰影和采伐中留下的茬口是圖像分割中最需解決的問題。

采用同態(tài)濾波的方法進一步對增強后的圖像進行分割處理，并同時消除陰影和茬口。從圖2中可以看出，陰影和茬口在空間上變化緩慢，在頻域上呈現(xiàn)低頻特征，背景和端面的交界處是急劇變化的，在頻域上呈現(xiàn)高頻特征。

同態(tài)濾波可在頻域中將圖像動態(tài)范圍進行壓縮，抑制低頻分量并突出高頻分量［14－15］。用二維函數(shù)g(i，j)表示空間域圖像時，可用入射和反射兩個分量來表征:

g(i，j)=I(i，j)·r(i，j)。

式中:I(i，j)為入射的光源總量;r(i，j)為物體反射光的總量。

設計一個對高頻和低頻分量影響不同的高通濾波器，就可以適當降低入射光源總量函數(shù)的影響，并增強反射率函數(shù)的頻譜成分，降低陰影和茬口的影響。由于理想濾波器脈沖響應呈振蕩特征，濾波時會產(chǎn)生振鈴效應。為了消除或減少振鈴效應，減小圖像的邊緣模糊度，選用二階巴特沃思濾波器H(u，v)，使頻率響應更光滑。

式中:f0為選定的截止頻率;f(u，v)為點(u，v)到頻率域原點(u0，v0)的距離;r1和r2為修改因子，取rH和rL分別為高頻和低頻增益;f(u，v)＞f0時，rH=r1;f(u，v)＜f0時 rH=r1－r2。本研究中濾波器的高通截止頻率 f0=100，r1=2，r2=0.5，分割效果如圖 3 所示。

圖3 圖像分割效果

在對成堆原木進行分割時，典型聚類算法能取得較好的效果［8］，作為經(jīng)典的聚類算法代表，最大峰值算法(KMA)在圖像分割問題上取得了不錯的效果，圖4為KMA算法對圖2分割的結果。

圖4 經(jīng)典KMA算法分割效果

本研究用經(jīng)典的prewitt算子對圖3進行邊緣提取，并將其與典型聚類算法進行比較，結果見圖5?？梢钥闯?，與傳統(tǒng)的KMA算法相比較，本算法不需要非常準確地確定初始中心的取值，也不需要事先確定圖中原木的數(shù)量。對兩個圖的對比可以看出，用同態(tài)濾波分割后的圖像提取能夠更有效地識別陰影和茬口部分，完全消除了陰影遮擋和茬口造成的半圓和臺階，其分割效果優(yōu)于KMA算法。

圖5 邊緣提取后效果

4 結束語

將遺傳算法用于成堆原木圖像的增強，由于分段線性變換法可突出感興趣的端面和背景，利用遺傳算法的最優(yōu)搜索確定3段線形變換法的轉折點，在構建適應度函數(shù)時綜合考慮灰度均方差、信息熵和信噪改變量，保證圖像的整體和局部增強。對增強后的圖像進行分割，考慮到陰影和茬口在空間上較背景變化緩慢，用同態(tài)濾波在頻域中將壓縮圖像動態(tài)范圍，抑制低頻分量，并突出高頻分量，可消除陰影和茬口的影響。對多根原木堆積的端面圖像分割證明了該算法的有效性，說明它特別適用于有陰影存在的圖像分割問題。最后，將該方法與KMA算法效果做了一個比較，證明其有更好的分割效果。今后將對該類圖像分割問題做進一步的研究，方向是尋找更適合的邊緣提取方式，同時優(yōu)化巴特沃思濾波器參數(shù)。

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