(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211186392.6 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 南通欧瑞佳木业有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海门市三星镇 德三路18号 (72)发明人 胡立洪　张伟　 (74)专利代理 机构 济宁仁礼信知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37383 专利代理师 朱英民 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/36(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法 (57)摘要 本发明涉及应用电子设备进行识别的方法 领域， 具体涉及一种基于生长不均衡特性的木材 年轮识别方法， 包括： 获取木 材年轮图像； 对年轮 图像进行边缘检测， 将边缘点的笛卡尔坐标转换 为极坐标， 得到角度区域； 对角度区域中的边缘 点进行聚类， 得到角度区域的离散度； 利用角度 区域中聚类中心的极坐标得到聚类链， 利用聚类 链得到年轮线； 获取向阳区域和背阳区域的中心 区域， 对该两区域之间的角度区域进行迭代合 并， 得到向阳区域和背阳区域； 对向阳区域和背 阳区域中的年轮线进行霍夫圆检测， 将向阳区域 和背阳区域中属于同条年轮线上的霍夫圆进行 拼接， 识别出木材年轮图像中的年轮线。 上述方 法用于木 材年轮识别， 通过上述方法可提高年轮 识别的精度。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 115294459 A 2022.11.04 CN 115294459 A 1.一种基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取预处理后的木材年轮图像； 对木材年轮图像进行边缘检测， 将获取的每个边缘点的笛卡尔坐标转换为极坐标， 将 极坐标中极角的取值范围进行平均划分， 得到所有角度区域； 对各个角度区域中的边缘点进行聚类， 根据每个角度区域中各聚类中心在 极坐标上的 差值计算得到各个角度区域的离 散度； 利用每个角度区域中聚类中心的极坐标 得到所有聚类链； 将每条聚类链中包 含的边缘点进行合并， 得到 木材年轮图像中所有年轮线； 在所有角度区域中选取离散度最大和最小的角度区域， 将离散度最大的角度区域作为 向阳区域的中心区域， 离 散度最小的角度区域作为背阳区域的中心区域； 以向阳区域的中心区域为起点， 对向阳区域和背阳区域的中心区域之间的角度区域进 行迭代合并， 得到向阳区域和背阳区域； 根据年轮线上边缘点的梯度对向阳区域和背阳区域中每条年轮线进行霍夫圆检测， 得 到向阳区域和背阳区域中每条年轮线对应的霍夫圆； 将向阳区域和背阳区域中属于同条年轮线上的霍夫圆进行拼接， 识别出木材年轮图像 中所有完整的年轮线。 2.根据权利要求1所述的一种基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法， 其特征在于， 所述各个角度区域的离 散度是按照如下 方式得到： 对预处理后的木材年轮图像进行边缘检测， 得到预处理后的木材年轮图像中每个边缘 点的笛卡尔坐标； 将每个边缘点的笛卡尔坐标转换为极坐标， 将极坐标中极角的取值范围进行平均划 分， 得到所有角度区域； 对第一个角度区域中的边缘点进行迭代聚类， 得到聚类簇的数量， 将聚类簇的数量作 为待识别的木材年轮图像中年轮线的条 数； 根据第一角度区域中各个聚类中心在极坐标上的差值计算得到第一角度区域的离散 度； 利用第一角度区域的聚类簇数量对剩余角度区域中的边缘点进行聚类， 根据每个角度 区域中各聚类中心在极坐标 上的差值计算得到剩余的各个角度区域的离 散度。 3.根据权利要求1所述的一种基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法， 其特征在于， 所述木材年轮图像中所有年轮线是按照如下 方式得到： 将每个角度区域中的聚类中心按照极坐标由小到大的方式进行排序并编号； 将各个角度区域中相同编 号的聚类中心按照角度 范围由小到大的方式进行排序， 得到 每条年轮线对应的聚类链； 将每条年轮线对应的聚类链中包含的边缘点进行合并， 得到木材年轮图像中所有年轮 线。 4.根据权利要求1所述的一种基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法， 其特征在于， 所述向阳区域和背阳区域是按照如下 方式得到： 在所有角度区域中选取离散度最大和最小的角度区域， 将离散度最大的角度区域作为 向阳区域的中心区域， 离 散度最小的角度区域作为背阳区域的中心区域；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115294459 A 2将向阳区域的中心区域和背阳区域的中心区域之间的间隔区域一边标记为 侧， 另一 边标记为 侧； 以向阳区域的中心区域为起点， 首先将剩余的角度区域全部分配给背阳区域， 得到第 一向阳区域和第一背阳区域； 计算第一向阳区域和第一背阳区域的离 散度均值和类内离 散度方差； 利用第一向阳区域和第一背阳区域的包含的角度区域个数、 离散度均值、 类内离散度 方差计算得到第一向阳 ‑背阳区域区分度； 将第一向阳区域在 侧向前合并一个角度区域， 得到第二向阳区域和第二背阳区域； 利用第二向阳区域和第二背阳区域的包含的角度区域个数、 离散度均值、 类内离散度 方差计算得到第二向阳 ‑背阳区域区分度； 对第二向阳 ‑背阳区域区分度进行判断： 当第二向阳 ‑背阳区域区分度比第一向阳 ‑背 阳区域区分度大时， 则将第二向阳区域作为 更新后的向阳区域， 并继续在 侧向前合并， 当 第二向阳 ‑背阳区域区分度比第一向阳 ‑背阳区域区分度小时， 则第一向阳区域在 侧的合 并停止并将第一向阳区域作为更新后的向阳区域在 侧向前合并； 按照上述步骤将更新后的向阳区域在 侧和 侧进行迭代合并， 直到更新后的向阳区 域在 侧和 侧无法继续 合并角度区域时， 迭代合并停止， 得到向阳区域和背阳区域。 5.根据权利要求4所述的一种基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法， 其特征在于， 所述向阳 ‑背阳区域区分度的表达式如下： 式中，  为向阳‑背阳区域区分度， 和 分别为向阳区域和背阳区域的类内离散度 方差， 和 为向阳区域和背阳区域中包含 的角度区域的个数， 和 表示向阳区域和 背阳区域的离 散度均值， 表示 和 较大值， 和 表示权重系数。 6.根据权利要求1所述的一种基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法， 其特征在于， 所述木材年轮图像中所有完整的年轮线是按照如下 方式进行识别： 根据年轮线上边缘点的梯度对向阳区域所包含的每条年轮线进行霍夫圆检测， 得到向 阳区域中每条年轮线的圆心位置和半径； 按照得到向阳区域中每条年轮线的圆心位置和半径的方式得到背阳区域中每条年轮 线的圆心位置和半径； 根据向阳区域和背阳区域中每条年轮线的圆心位置和半径得到向阳区域和背阳区域 中每条年轮线的霍夫圆； 将向阳区域和背阳区域中属于同条年轮线上的霍夫圆进行拼接， 识别出木材年轮图像 中所有完整的年轮线。 7.根据权利要求1所述的一种基于生长不均衡特性的木材年轮识别方法， 其特征在于，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115294459 A 3