颜色是木材的重要自然属性之一,影响着人们对木材及木制产品的视觉感知和评定,并直接关系到木制产品的经济效益。鉴于目前在木材行业中没有界定和描述木材表面颜色的国家标准或行业标准,本研究采用图像处理技术和模式识别理论研究了实现木材表面颜色自动分类的方法,建立了一套能够反映木材表面颜色的参数体系以及根据这些参数实现木材分类的模式识别方法,为木材制品和装饰用材表面颜色的分类提供了理论基础,并为木材颜色的自动分类打下坚实的理论和技术基础。本文首先建立了用于木材表面颜色分析和分类的样本库,并采用图像处理技术对木材图像进行了预处理,消除噪声影响;之后在分析了三种木材表面颜色的表示方法的基础上,提取了相应的三种颜色特征参数;对模式识别系统中特征选择方法和分类识别方法进行了研究,比较了特征选择前后三种不同分类器的分类结果;综合特征的维数和分类结果,确定了相应的木材表面颜色参数体系及模式识别方法。分析了木材表面颜色的表示方法,针对木材颜色在颜色空间分布区域相对较小以及木材颜色的复杂性,提出了三套不同的特征参数:①利用HSV颜色空间能够反映人对颜色的感知和鉴别的特点,提出采用色调、饱和度和亮度三个分量的直方图统计特征描述木材图像的颜色信息;②采用色调、饱和度和亮度三个颜色分量的颜色矩特征描述木材图像的颜色信息:③利用L~*a~*b~*均匀颜色空间色差高分辨率的优点,提出了包括5个颜色参数均值、7个色差均值和7个色差标准差的木材图像的色差特征表示方法。研究了模式识别中的特征选择问题及方法,采用最近邻分类正确率作为特征选择的评价准则。阐述了模拟退火算法和遗传算法两种现代优化算法的理论,实现了基于模拟退火算法——分类正确率和遗传算法——分类正确率的特征选择,通过实验分析和比较了两种优化方法的搜索性能。阐述了统计学习理论下的支持向量机理论,通过实验比较了k-近邻、BP神经网络和支持向量机的分类性能,以及不同核函数对支持向量机分类性能的影响。针对支持向量机参数和核函数参数选择问题,提出采用遗传算法进行参数优化的方法,在给定的参数范围内得到了使支持向量机分类性能较好的参数。依据模式识别的理论分析和对比三套特征参数的特征选择前后的分类结果,最终确定了表征木材表面颜色的参数体系和模式识别方法。本研究实现了根据木材表面颜色对木材进行自动分类,其结果能够为木材生产加工过程提供有力的参考,同时为木材科学领域提供了先进的研究手段,丰富了图像处理领域关于颜色分析和分类的方法。