1、“.....其中绿色的点表示检测到的圆心，蓝色的圆环表示圆心所在的圆环。因年轮形状的不规则，检测到的为近似结果心定位变换聚类梯度木材髓心由年生幼茎的初生木质部构成，位于木材中间，由于其位置的特殊性而被选为测量年轮参数的常用点。现今流行的年轮分析系统，如等，通过定位年轮髓心，可进行年轮相关参数的检测。例如，根据确定的髓心生成直线，通过记录过中心的直线与年轮总体相交的次数得到年轮数目通过计算同直线上相邻灰度值为的像素之，间的距离来确定年轮宽度。年轮髓心的定位既可通过人为手动指定，也可通过系统算法自动定位。但由于手动指定常常存在主观性与测量误差，年轮参数的测量会受到很大程度的影响。对于年轮轮廓提取选取自适应。基于梯度变换和聚类的年轮髓心定位论文原稿。对于年轮轮廓提取选取自适应阈值算法，该算法不仅考虑周边邻域的情况进行图像分割处理而且处理速度较快，提取结果如图所示......”。

2、“.....通常圆检测的参数空间是维的，在维空间上进行证据累加会导致计算量大，占用内存大，不适用于大批量处理年轮采集样本图像。因此，本文提出种基于梯度变换的髓心检测算法，算法描述如下扫描原图像，利用算子对原图像求梯度，并且对求得的梯度图像进行阈值变换。利用公式求其基于梯度变换和聚类的年轮髓心定位论文原稿，尚璐，李锐，宋信玉，改进的变换圆检测算法电子设计工程，焦圣喜，肖德军，阚凡，霍夫变换算法在圆心视觉定位中的应用研究科学技术与工程，段黎明，汪威，张霞，改进的变换实现圆检测计算机集成制造系统，屈汉章，王洋，吴成茂。基于直径累积的霍夫变换检测圆算法西安邮电大学学报，杨东平。基于梯度改进变换的油菜籽图像分割方法粮油食品科技，吴庆岗，张卫国，常化文，金保华，刘朝霞......”。

3、“.....但若年轮图片噪声较大或年轮线扭曲变形较大则易造成测量误差。结论结合年轮自身特征，本文提出种基于梯度变换和算法的年轮髓心定位算法。为提高髓心定位的准确性，首先应对年轮图片进行预处理，将彩色图片灰度化，使用双边滤波器进行滤波降噪，利用自适应阈值分割算法进行图像分割。然后利用算子提取边缘，利用基于梯度变换的变换，计算得到若干疑似圆心。最后利用算法對疑似圆心进行聚类，得到最终结果。通过对不同树种，不同明暗，及际髓心的坐标为，与检测结果相差，检测年轮的平均半径为，检测偏差占平均半径的，可见误差较小。实验结果为验证年轮髓心定位算法的有效性，选取不同树种在不同环境下的年轮图片进行髓心检测。图给出了幅具有代表性的年轮随心测量结果，第列为小红松年轮图片，第列为落叶松年轮图片，第列为小红橡年轮图片。第行为年轮原图，第行为年轮髓心检测结果。由实验结果可知，对于第列......”。

4、“.....噪声较少，年轮轮廓线接近正圆，可较为精准的定位，人工定位的髓心与检测到的髓心相重合。对于第列，虽然其横截面不平整，心材部分早材晚材颜色较为相近，但轮廓线清晰且接近正圆，也可较好综合年轮的特性，本文选用梯度变换作为本文算法的基础。梯度变换可理解为是种基于梯度信息的改进的变换算法，其应用也十分广泛利用梯度算法进行油菜籽图像的分割使用基于梯度变换的目标定位算法来定位自然环境中被遮挡的苹果以及识别和检测机场道面地灯等。圆心检测结果如图所示，其中绿色的点表示检测到的圆心，蓝色的圆环表示圆心所在的圆环。因年轮形状的不规则，检测到的为近似结果。聚类定位髓心因上文是对半径在个特定范围内的圆进行圆心定位，会得到个疑似髓心，因此还需对得到的结果进行聚类，取其聚类中心作为自动定预处理完成后，利用基于梯度变换的圆检测，得到若干近似圆心。最后利用算法对近似圆心进行聚类，得到最终结果......”。

5、“.....相关技术介绍基于圆检测的变换在图像处理中，变换常用来进行物体识别与特征检测。最初由于年提出并应用于直线检测中，但使用时存在定缺陷。和于年对其进行改进，提出广义变换，自此变换不仅可以用于检测直线，还可用于检测任何形状，常见的有圆形椭圆学报，瞿钧，甘岚，梯度变换在圆检测中的应用华东交通大学学报，吴文亮。聚类分析中均值与中心点算法的研究华南理工大学，。基于梯度变换和聚类的年轮髓心定位论文原稿。综合年轮的特性，本文选用梯度变换作为本文算法的基础。梯度变换可理解为是种基于梯度信息的改进的变换算法，其应用也十分广泛利用梯度算法进行油菜籽图像的分割使用基于梯度变换的目标定位算法来定位自然环境中被遮挡的苹果以及识别和检测机场道面地灯等。相关技术介绍基于圆检测的变换，尚璐，李锐，宋信玉，改进的变换圆检测算法电子设计工程，焦圣喜，肖德军，阚凡......”。

6、“.....段黎明，汪威，张霞，改进的变换实现圆检测计算机集成制造系统，屈汉章，王洋，吴成茂。基于直径累积的霍夫变换检测圆算法西安邮电大学学报，杨东平。基于梯度改进检验算法定位年轮髓心的准确度，对定位髓心的偏差进行定量分析。选取张年轮图片，测量年轮在东南西北个方向的年轮半径，取其平均值记为测量人工定位年轮与本文算法定位年轮的偏差计算偏差由表可见测量偏差在以内占比为，但若年轮图片噪声较大或年轮线扭曲变形较大则易造成测量误差。结论结合年轮自身特征，本文提出种基于梯度变换和算法的年轮髓心定位算法。为提高髓心定位的准确性，首先应对年轮图片进行预处理，将彩色图片灰度化，使用双边滤波器进行滤波降噪，利用自适应阈值分割算法进行图像分割。然后利用算子提取边缘，利用基于梯度变换基于梯度变换和聚类的年轮髓心定位论文原稿。但变换存在着定缺陷......”。

7、“.....因此许多改进算法也被相继提出，如利用圆的中心对称特征计算圆心，将传统变换检测圆的维空间转为维空间并对维变换进行半径累加，得到圆半径分析圆周点与邻域内其他点的位置关系从而判断出圆心方向和圆周边缘的凹凸性，以圆弧中心线的累加结果确定圆心通过对图像提取边缘后的轮廓进行次筛选，并对候选边缘点组进行快速点变换圆检测以计算圆心坐标和圆直径采用维霍夫变换方法累积待检测圆直径，与设定阈值比较来确定圆心和半径。心方向和圆周边缘的凹凸性，以圆弧中心线的累加结果确定圆心通过对图像提取边缘后的轮廓进行次筛选，并对候选边缘点组进行快速点变换圆检测以计算圆心坐标和圆直径采用维霍夫变换方法累积待检测圆直径，与设定阈值比较来确定圆心和半径。年轮髓心定位整体流程年轮的形状为若干同心圆轮纹，且髓心位于年轮中心，因此髓心定位的本质是寻找树木横切面上若干年轮线的近似圆心，并计算这些近似圆心的中心。于是......”。

8、“.....首先应对年轮图片进行预处理。具体分为个小步骤转化彩色图像为灰度图像使用双边滤波器进行滤波降噪利用自适应阈值分割算法进行图像分割以提取年轮轮廓以使误差值减少最多的对象，所取代，最终集合中的代表对象便是年轮的髓心。上文中疑似髓心的聚类中心的坐标为。通过人工测定，该年轮实际髓心的坐标为，与检测结果相差，检测年轮的平均半径为，检测偏差占平均半径的，可见误差较小。实验结果为验证年轮髓心定位算法的有效性，选取不同树种在不同环境下的年轮图片进行髓心检测。图给出了幅具有代表性的年轮随心测量结果，第列为小红松年轮图片，第列为落叶松年轮图片，第列为小红橡年轮图片。第行为年轮原图，第行为年轮髓心检测结果。由实验结果可知，对于第列，因其年轮清晰，噪声较少，年轮轮廓线接近正圆，可较为精准的定位图像处理中，变换常用来进行物体识别与特征检测。最初由于年提出并应用于直线检测中......”。

9、“.....和于年对其进行改进，提出广义变换，自此变换不仅可以用于检测直线，还可用于检测任何形状，常见的有圆形椭圆形。但变换存在着定缺陷，如计算量大占用内存大等。因此许多改进算法也被相继提出，如利用圆的中心对称特征计算圆心，将传统变换检测圆的维空间转为维空间并对维变换进行半径累加，得到圆半径分析圆周点与邻域内其他点的位置关系从而判断出变换的油菜籽图像分割方法粮油食品科技，吴庆岗，张卫国，常化文，金保华，刘朝霞，基于梯度变换的遮挡苹果目标定位浙江农业学报，陈柯宇，曹晓光，改进的基于梯度场变换机场道面地灯检测算法研究电子设计工程，余冬华，郭茂祖，刘扬，任世军，刘晓燕，刘国军基于距离不等式的聚类算法软件学报，马菁，谢娟英基于粒计算的聚类算法计算机应用，张雪萍，龚康莉，赵广才，基于的并行算法计算机应用，韩啸刘淑芬徐天琦。基于遗传模拟退火算法的改进算法吉林大的变换......”。