木材缺陷识别是木材领域重点的研究方向之一,缺陷的识别提高了木材的加工效率,节省木质资源,在板材加工生产中具有广阔的应用前景。木材节子作为板材中常见的缺陷之一,影响着板材的质量与美观,本文主要利用数字图像处理技术中的增强和识别技术对死节和活节进行分类研究。1.介绍了自适应直方图均衡化和方向自适应插值算法两种方法,利用这两种方法对木材节子图像进行增强处理。2.数字图像处理是一种应用广泛,且实用性很强的图像处理技术。本文提出了基于分位数算法的木材节子增强方法,将离散余弦变换、分位数算法和直方图均衡化组建成一种新的增强算法,该方法主要将木材节子图像的像素值具体细分,由离散余弦变换分离出低频分量,图像经过分位数算法划分为各等级子直方图,最后做直方图均衡化处理,输出增强后木材节子图像。3.将本文方法与自适应直方图均衡化和方向自适应插值算法进行比较分析,利用峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似性指数测量(Structure Similarity Index Measurement,SSIM)和特征相似性指数测量(Feature Similarity Index Measurement,FSIM)三种评价指标进行客观评价,同时也进行了主观评价。4.建立木材节子图像识别系统,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对节子图像进行分类,将本文方法和自适应直方图均衡化、方向自适应插值算法与SVM识别过程结合,组合成一套完整的增强和识别系统,以对比度、均匀性、差异性和熵作为识别参数对死节和活节进行识别分类。