随着信息时代的到来和数字技术的迅速发展,传统的基于关键字的木材检索方法已经不能满足科研和生产对于树种识别检索的要求。因此,基于数字图像处理的检索技术作为解决这一问题的关键技术之一,具有被应用到木材科学领域中的潜力。本研究选择120个有代表性的中国树种,每个树种对应径切面和弦切面两幅图像,作为检索试验的研究对象。利用MATLAB提取木材树种数字图像的颜色、直方图和纹理三类特征,运用适合的匹配算法对被检索木材树种图像特征测量数据和木材图像特征数据库中数据进行比对,在图像数据库中找出同待检索图像特征最相近的一组图像,按相似度的接近程度排列显示。检索用户可以通过该检索软件查询待检索木材同哪一类木材表面图像最接近,判断该木材是否同已检索出的木材属于同一种类,从而实现待检索木材的树种类别匹配检索,并可在一定程度上实现树种识别检索的目的。研究内容和试验结果主要为:(1)特征提取:提取了色调、饱和度、亮度和颜色矩等颜色特征参数以及图像灰度统计直方图、累积直方图的16级灰度特征。在分析木材图像颜色特征及分布的基础上,分析并提出适合木材图像检索的颜色模型,提出针对木材图像的HSV颜色空间的非等间隔量化方法。试验表明,HSV颜色空间具有较好的检索性能,同颜色直方图特征提取方法相结合,取得了良好的试验效果。通过分析纹理算法及木材纹理特点,提取二阶角矩、对比度、方差和以及小波水平能量比重等参数,从不同角度表达木材纹理特性。(2)模式匹配:在对十余种颜色和纹理特征提取方法和特点进行综合分析的基础上,提出了适用于木材图像检索的特征提取方法及匹配算法的组合应用。对直方图特征的匹配主要采用了相交距离、绝对距离等匹配方法。纹理特征采用特征向量绝对距离相似性判别方法进行相似度匹配效果较好。(3)通过MATLAB/VB/SQL混合编程,克服了MATLAB设计界面的局限性,用VB界面优势设计人机交互的友好界面。检索过程的设计采用多特征和单特征两种方式。其中,多特征采用了分步检索的方式,可以选择在颜色特征检索结果库中进行二次检索。通过试验分析现有颜色、纹理提取及匹配算法,提出颜色特征对木材图像进行初步检索可以比较有效地检出待检索木材的对应树种图像,利用纹理特征则可以对已经检出的图像组进一步排序,从而得到较准确的检索结果,试验结果证明了该方法的有效性。(4)通过对颜色特征、纹理特征的有效提取相似性匹配方法的确立,分步检索方法的探索以及木材图像特征数据库的建立等各个步骤研究结果的综合归纳,经混合编程构建了检索系统。经验证该系统能够有效地对待检木材树种类别进行匹配检索并且有速度高,较为准确以及使用方便等特点,实现了研究的预期目标。