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1.3 本文研究的内容
本课题的研究是以实现阔叶材横切面图像中轴向薄壁组织的提取为目的，在总结、分析国内外先进研究成果和方法的基础上，结合计算机视觉技术，最终探究出轴向薄壁组织的提取算法。本文主要的研究内容如下：
(1)深入的了解木材显微构造、木材细胞图像以及轴向薄壁组织的特点，为轴向薄壁的提取奠定了一定的基础。
(2)分析了数字图像处理的常见的几种算法，但是传统的算法不适合轴向薄壁的提取。考虑到木材微观图像中细胞的特点以及数学形态学在木材解剖学上应用比较广泛等因素，本文提出了基于形态学的轴向薄壁组织和导管提取的算法。为了更好的提取轴向薄壁组织和导管的形态，本文对图像预处理操作、结构元素的选取都做了一定的研究。
(3)经过形态学处理图像后，轴向薄壁组织和导管形态就会成功地提取出来。本文研究了两者的特点，提出基于封闭区域面积直方图的算法来分离出轴向薄壁组织的形态。对标记封闭区域、计算封闭区域的面积以及确定面积区域都做了相关的研究工作。
(4)经过上述两种算法的结合，就成功地从阔叶材图像中分离出轴向薄壁组织。本文对算法的每一步都进行了分析，并通过实验数据来分析和验证。
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