森林资源是生态文明建设与人类社会生存和发展中十分重要的基础性资源。当前,人们对森林资源的需求主要包括两方面,一是各行业对林木及林产品的需求量逐年上升,二是人们对生态环境质量的要求越来越高,想要拥有更多更好的森林资源。因此,为了保证经济效益和生态效益共同提升,必须将有限的森林资源得到科学利用和有效保护。生长在山上林地的林木只有运达用户手中才能产生经济效益,因此,木材运输管理是森林资源管理和保护的重要环节。但是由于目前木材运输检查工作中原木的检尺工作都是由人工操作,劳动强度大、效率低、精度不高且容易受到员工主观意识的影响,而发展计算机自动检尺系统能够在木材管理中节省大量的人力物力,提高检查工作的效率,同时防止木材运输过程中存在的非法运输问题,对森林资源的管理和保护具有非常重要的意义。本文主要研究基于聚类分析的原木端面区域识别方法,将原木端面区域从图像中提取出来,这是发展计算机自动检尺系统的基础。首先介绍了国内原木端面区域识别的研究现状以及应用聚类分析进行图像处理的研究现状;其次介绍了 K-means聚类、FCM聚类和CFSFDP算法,对上述三种聚类算法的细节以及具体的计算步骤做了详细的表述,同时还介绍了在本研究中涉及到的颜色空间和多尺度多元图像分析等理论和方法;再次,将K-means聚类、FCM聚类和CFSFDP算法运用到原木端面区域识别中,并对多个实验结果进行对比分析。实验证明,在三种聚类算法中,CFSFDP算法结合多尺度多元图像分析方法的实验结果最佳,不仅在图像背景简单时能够取得较好的结果,在背景较为复杂时也能够取得较为理想的结果。最后,针对原木轮廓识别问题进行分析讨论,通过实验表明,利用原木端面的类圆形性质,在原木与原木之间的轮廓存在相交、原木轮廓偏离圆形及轮廓边缘相互连接等情况,使用Hough变换圆检测能够较好地解决原木轮廓识别的问题。实验结果证明:在本文所研究的原木端面区域识别方法的基础上,利用通用的Hough变换圆检测方法识别原木轮廓的精度绝大多数的情况下能够达到90%以上。根据对福建省主要林区市的调查了解,目前急需设计原木自动根数识别系统,要求识别精度为90%以上。因此,本文所提出的对木材运输车辆装载的原木端面图像,先用CFSFDP算法结合多尺度多元图像分析方法获得原木端面区域之后,再用Hough变换实现图像中原木端面轮廓的识别,将这种方法设计成软件系统,是可以用于实际的木材运输管理过程的。