基于超分辨率多聚焦的炭化木微观图像融合方法研究

发布时间：2025-07-18 23:09

　　从微观角度对炭化木进行研究,具有一定的科学研究意义,从微观角度对炭化木进行分析检测,可以观察到炭化木表面细胞的对应结构和细胞间相互的作用关系,对进一步讨论炭化木的表面开裂,皱缩的成因,有着极大的辅助作用。获取清晰的炭化木表面图像数据,是从微观层面对炭化木研究的首要条件。复杂的炭化实验环境加之一般显微摄像仪器自身的不足,使获取到清晰的炭化木表面图像数据信息具有了一定的难度。为了解决该问题,本文提出了一种基于超分辨率的多聚焦图像融合算法。本文做了如下工作:(1)根据炭化实验环境的要求,搭建了可以模拟木材真实炭化环境的木材炭化系统。采用控制变量的方法控制炭化系统中的炭化温度和炭化时间这两种环境参量,进行了大量的木材炭化实验,利用炭化系统中的数码显微镜获取了大量的微观炭化木图像数据。(2)介绍了超分辨率法、平稳小波变换法、离散小波变换法这三种图像融合算法的基本内容,对这三种算法的优缺点、适用范围、基本特性等方面进行研究与对比。并针对这三种图像融合算法进行了图像融合仿真;提出了五种融合图像质量评价标准:均方根误差、峰值信噪比、平均梯度、petrovics指标、相互信息。并对三种图像融合算法的仿真结...

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－２本文研究技术路线??

?东北林业大学硕士学位论文???第五部分为炭化木微观图像融合结果。对本文主要研究的炭化木微观图像进行了四??种算法的图像融合。得到了对应的图像融合结果，并对融合后的炭化木微观图像进行了??质量评价，从获得的融合图像和对应的融合图像评价结果，验证了本文的研究。??对应的研究技术路线....

图２－１原木的内部结构

?２数据釆集???２数据采集??２．１木材炭化实验数据采集??２．１．１木材炭化实验选材??在肉眼可见的情况下，一棵成型的木材可以主要分为木心部、木质部以及树外表皮??三部分，如图２－１所示。??在获取到原木后，需要对其进行切割取样。本文种选取的切割方法主要是两种，沿??树轴切割....

图２－４炭化箱体实物图??（１）炭化箱体空间??为满足炭化实验的温度需求，箱体内部主要由４ｋｗ的碳化硅内炉构成

?东北林业大学硕士学位论文???恒温水箱?????春??＇???ｔｓ￥，ｍ??加热管?了???ＷＢＳＢＢＢＢＢＢＢＳｋ??４?ｉ??Ａ?非潮口??Ｙ—Ｓｉｐ?微观观察仪?＿?ｉ??Ａ??“…１??＾?Ｓ像采集卡计算机??热气流??Ｉ?）?１?１??图２－３木材炭化系统结构??ｍｍ....

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本文编号：4057577