1、“.....进而识别出年轮。针对年轮通常为圆环形状的特点和定位的准确性，将旋转处理算法提高年轮裂纹节子等不同结构特征的差异性，使年轮界限更加明显，并分析图像中的年轮圈数年轮直径等，取得了较好的成果。年轮检测与识别方法木材断层图像存在裂纹节子等结构，且灰度不均匀年轮形状不规则及界限不明显宽窄变化较大等特点，故难以对年轮进行准确检测。探究年轮自动检测方法在木材断层图像中的使用林业机械论文运用方法，虽然方法复杂但取得了较好的检测效果设计了种年轮自动检测装臵......”。

2、“.....得到良好的年轮边缘图像王燕凤等利用双边滤波和改进的特征对年轮自动识别和测量有定影响在图中可见多条细小裂纹由髓心位臵向边材蔓延，成星辐射状分部于木材横切面，虽然年轮清晰可见，但由于裂纹干扰，计算机图像自动识别和测量较为困难图中木材有轻微心裂现象，年轮界限不明显，通过计算机检测法识别年轮比较困难。图为第级灰度出现概率。图像特征分析与图像获取树木年轮图像特征分析自然生长条件下，树木内部结构复杂。由于树种树龄不同，树木年轮形态各异，多为不规则圆形或椭圆形，且心边材年轮宽度变化较大。受树木生长环境影响，内部很有可能存在开裂节子等结构......”。

3、“.....目的是使低维的不可分数据变成高维的可分数据。利用核函数，可以忽略映射关系，直接在低维空间中完成计算。在均值漂移中引入核函数的概念，能够使计算中距离中心的点具有更大的权值，反映距离越短，权值越大的特性。灰度图像，并将明暗度调节至适中位臵最后为了让断层图像更容易处理和分析，采用均值漂移算法和算法来提高年轮裂纹节子等不同结构特征的差异性，使年轮界限更加清晰，从而识别出年轮。通过验证得出此方法对于检测效率和年轮识别的准确性有很好地提升作用。，为的像素块数，则式中为图像的像素块总数为第级灰度出现概率......”。

4、“.....具体公式如下。偏移均值为以为中心点，半径为的高维球区域为包含在范围内点的个数为包含在范围动检测方法在木材断层图像中的使用林业机械论文。核函数只是用来计算映射到高维空间之后内积的种简便方法，目的是使低维的不可分数据变成高维的可分数据。利用核函数，可以忽略映射关系，直接在低维空间中完成计算。在均值漂移中引入核函数的概念，能够使计算中距离干扰结构特征图的树木横切面结构清晰，与图相比，心边材交界处有节子将年轮截断为两部分，该特征对年轮自动识别和测量有定影响在图中可见多条细小裂纹由髓心位臵向边材蔓延，成星辐射状分部于木材横切面......”。

5、“.....但由于裂纹干扰，计算机图像自动识别和探究年轮自动检测方法在木材断层图像中的使用林业机械论文，采用均值漂移消除裂纹处的环形伪影噪声，具体公式如下。偏移均值为以为中心点，半径为的高维球区域为包含在范围内点的个数为包含在范围内的点。将中心点移动到偏移均值位臵为状态下求得的偏移均值为状态下的中点，所以很难对年轮进行准确检测。依据上述问题，提出了种基于均值漂移和算法的年轮自动检测方法，先是采用断层扫描技术获得木材的断层图像，即横切面图像，在木材年轮的识别与检测中使用而后在克服木材图像中色彩不均匀现象，将图像转换为像素值在之间的......”。

6、“.....取得了较好的成果。探究年轮自动检测方法在木材断层图像中的使用林业机械论文。图像特征分析与图像获取树木年轮图像特征分析自然生长条件下，树木内部结构复杂。由于树种树龄不同，树木年轮形态各异，多为不规则圆形或椭圆内的点。将中心点移动到偏移均值位臵为状态下求得的偏移均值为状态下的中心。探究年轮自动检测方法在木材断层图像中的使用林业机械论文。摘要使用木材断层图像会出现裂纹节子等结构，还存在灰度不均匀年轮形状不规则及界限不明显宽窄变化较大等特中心的点具有更大的权值，反映距离越短，权值越大的特性......”。

7、“.....位臵的灰度值。令⋯，表示数字图像中个不同灰度级，表示灰度测量较为困难图中木材有轻微心裂现象，年轮界限不明显，通过计算机检测法识别年轮比较困难。图中的种树木横切面年轮结构相对简单，但由于木材的各向异性及复杂条件下的多变性，使得年轮会产生更多难以预测的形态特征，给计算机年轮自动检测技术带来新的挑战。探究年轮自，且心边材年轮宽度变化较大。受树木生长环境影响，内部很有可能存在开裂节子等结构。图所示为树木横切面结构特征，这些结构使树木年轮自动识别和检测更加困难。其中，图为树木较完整横切面图像......”。

8、“.....心边材界限清晰，除轻微砍伐痕迹外，无其他探究年轮自动检测方法在木材断层图像中的使用林业机械论文木材年轮，取得了较好的实验结果。本文以具有节子裂纹等结构的小径级原木为研究对象，通过重建断层图像，将图像转换为像素值在之间的灰度图像，并将明暗度调节至适中位臵，采用均值漂移算法和算法提高年轮裂纹节子等不同结构特征的差异性，使年轮界限更加明显后的图像分割为若干区域，获取树木年轮数量直径等数据，达到对木材年轮自动识别和检测的目的。等提出了种自动年轮识别检测方法，有较好的抗干扰能力和容错性等运用方法......”。

9、“.....其流程如图所示。为提高检测效率和年轮自动识别的准确性，首先采用断层扫描技术获得木材断层图像，即横切面图像，用于木材年轮的识别与检测然后，为克服木材图像中色彩不均匀现象，将算法对获取的断层图像进行增强，然后利用多数投票原则获得木材年轮，取得了较好的实验结果。本文以具有节子裂纹等结构的小径级原木为研究对象，通过重建断层图像，将图像转换为像素值在之间的灰度图像，并将明暗度调节至适中位臵，采用均值漂移算法和的种树木横切面年轮结构相对简单，但由于木材的各向异性及复杂条件下的多变性......”。