树木在成长过程中会形成各种缺陷,严重影响木材的加工和企业经济效益。如果能准确的检测并去除木材缺陷,就可以确保对木材的合理利用,提高木材的利用率和经济价值。本课题以三种常见的木材缺陷：活节、死节、虫眼为研究对象,对木材缺陷图像的分割、特征提取和类型识别进行了深入的研究。应用中值滤波和直方图变换等数字图像处理技术对三种缺陷图像进行预处理,处理后的图像对比度明显增强,更加突出缺陷区域,便于后续的图像分割。应用自动阈值法和几个常用的边缘检测算子：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子对缺陷图像进行分割,对分割结果进行比较和分析。引入了马尔可夫(Markov)随机场理论,分别对木材表面缺陷的灰度图像和彩色图像建立MRF-MAP分割模型,然后采用条件迭代算法、模拟退火算法和吉布斯采样算法对分割问题进行优化求解：研究模型中参数的估计方法：EM算法和采样训练法,并对分别用两种估计方法得到的分割结果进行了对比和分析；研究初始标记场对MRF-MAP模型分割结果的影响,分别采用随机赋值和K-均值分割作为初始标记场,将得到的分割结果进行比较。对完成分割的缺陷区域建立高斯-马尔可夫模型,将提取的模型参数作为缺陷识别的纹理特征,然后再结合缺陷的形状特征,建立原始特征库,作为输入模式分类器的输入向量。设计BP神经网络分类器,确定网络层数、各层节点数及学习算法,采用基于神经网络的特征选择方法对缺陷原始特征进行筛选,降低特征的维数。用已知的缺陷样本对BP神经网络进行训练,用未知的缺陷样本进行识别测试,识别准确率达到96.67%。实验结果表明：基于马尔可夫(Markov)随机场的分割方法,可以对木材表面缺陷图像进行有效的分割；应用BP神经网络分类器可以成功识别木材缺陷的类型。并且综合上述研究,开发了木材表面缺陷的图像处理和识别实验系统,该系统能实现缺陷图像的读取、预处理、分割和缺陷类型识别等功能,提高了用户使用的方便性。