木材涂饰具有保护木材和装饰美化的双重作用，是使用时间最长、历史最悠久、比较简便而又能有效保护木材的表面装饰处理方法。透明涂饰能最大限度保持、增强木材天然花纹和颜色，是中高级家具或使用珍贵树种生产各种木制品时常采用的处理方法。研究透明涂饰前后木材表面视觉特性的变化规律，对于更好发挥木材视觉环境学品质特性具有重要指导意义。

目前，已有研究对涂饰前后木材的色度学和光泽度变化进行了定量测定(李坚等，1998；刘一星等，1995；段新芳等，1998)，但通过纹理参数来表征透明涂饰对木材视觉效果影响的研究迄今为止尚未得到开展。因此，本研究以木材素材图像与其经透明涂饰后图像的纹理特征做比对，以定量化的纹理参数来反映涂饰对木材视觉效果的影响作用。

1 材料与方法 1.1 试验材料

选择不同类型的木材纹理试样共5种10件，分别为落叶松(Larix gmelinii)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、鱼鳞云杉(Picea jezoensis var. microsperma)、硕桦(Betula costata)、紫椴(Tilia amurensis)，依其顺序，纹理特征为逐渐变弱、逐渐变细。

1.2 透明涂饰方法

涂饰前，先摄取试件素材的数字化图像，保存在计算机中。再对试件进行透明涂饰，底漆选用华润牌聚氨酯漆，配比为漆料:固化剂:稀释剂=1:0.5:0.5，面漆选用三宝牌醇酸清漆，涂饰次数为2遍底漆、1遍面漆。待漆膜硬固后，对涂饰后的试件摄取数字化图像，图像的采样面与部位要与素材图像相一致，采样时的设置条件也对应一致，留待与素材图像一起对比处理。

1.3 各种纹理算法及对应特征参数

不同的纹理算法有不同的针对性和优缺点。根据文献(于海鹏等，2005a; Bharati et al., 2004; Tomita et al., 1990; Wang et al., 1996; Zhu et al., 1995)可知，各种纹理算法之间不是完全没有联系，它们作用的基础都是纹理像素的灰度强度值，区别只是处理空间选择在空域、频域还是模型空间，对它们进行组合统计分析、频谱变换还是模型套用。因此，根据不同纹理算法的优势特长，确定将提取以下木材纹理参数。

从色度学特征考虑，选择与人体视觉及工程学息息相关的HSI色度模型，包括色调(H)、饱和度(S)和亮度(I)3个参数。

基于空域法灰度共生矩阵的纹理参数能够反映木材像素灰度的二阶组合和分布规律信息，选择在11个灰度共生矩阵参数基础上筛选得到的3个参数：对比度(CON)、二阶角矩(ASM)、方差和(SV)，可以较好地体现纹理强弱、周期变化快慢以及纹理的粗细均匀性，较为全面地概括了木材纹理的主要特征。根据木材纹理特点，确定共生矩阵的结构参数d取3、θ取0°(于海鹏等，2004)。

基于空域统计特征的从纹理基元的大小考虑，选择基于行程长度统计的长行程加重因子(LRE)，针对木材纹理特点，确定计算特征参数时的行程长度取4、方向取0°。

小波法的优越之处在于将空域和频域结合，对木材纹理进行多尺度频谱分析，提取木材纹理的低频和高频分量，得出其在水平、垂直和角方向上的频率变化信息。根据木材纹理特点，选择反映纹理图像在水平方向的能量分布比重因子(EPLH)，确定小波滤波器长度取8、分解尺度取2(于海鹏等，2005b)。

虽然单纯基于分形盒维法并不足以提取所有的纹理信息，但它计算出的分形维数能够很好地表达木材纹理的粗糙性和复杂性，使得纹理特征的表达得以简化。因此，选择由纹理像素灰度的分形特性统计而来的分形维数(FD)。

综上分析，确定出木材纹理特征综合变量体系参数：1)色调(H); 2)饱和度(S); 3)亮度(I); 4)对比度(CON); 5)二阶角矩(ASM); 6)方差和(SV); 7)长行程加重因子(LRE); 8)分形维数(FD); 9)小波水平能量分布比重(EPLH)。将涂饰前后的图像一起交由程序处理，提取出纹理特征参数值，用以对照分析。

2 涂饰前后木材纹理特征参数的变化及分析 2.1 涂饰前后样本的视觉比较

对于涂饰前后木材试件图像(图略)的直观视觉观察可以看出：与素材相比，涂饰后试件在视觉上的色彩感更鲜艳，图面呈现出饱和的光感，纹理变得更加明显、清晰。

2.2 涂饰前后的纹理参数变化分析

由图 1、2可知：木材涂饰前后的色调值对比结果显示，色调值普遍增大，向红黄色系变化，幅值变化范围在-4%~13%之间，并不很大；木材涂饰后的饱和度值均呈增大趋势，且增幅范围基本均在50%以上，显示透明涂饰对饱和度的影响十分明显。

由图 3可知：木材涂饰前后亮度值均呈下降趋势，降幅较小，范围在-15%~0之间；基本规律表现为原素材纹理明显、清晰时，其涂饰后的明度值受纹理影响的降幅也相对大一些；弱纹理和无纹理者受影响程度较小。从整体上看，涂饰后木材色调、饱和度、亮度值的变化受原素材纹理强弱规律的影响为不显著。

由图 4可知：涂饰前后木材纹理的二阶角矩值变化不甚一致，且差异也较大。二阶角矩是反映图面细致均匀性的关键参数，当素材图像纹理清晰、明显时，涂饰后其图像的二阶角矩一般会小幅降低；当素材图像纹理较弱、不明显时，如果涂饰后其隐纹理被显现出来，则其覆漆膜图像的二阶角矩会较显著地降低；如果涂饰后其隐纹理没有被显现出来，或者被完全覆盖，则其覆漆膜图像的二阶角矩会显著增大。

由图 5可知：由于对比度与二阶角矩有时呈相反的变化规律，所以涂饰前后木材纹理的对比度值变化也不甚一致，且纹理间的差异较大。素材图像纹理清晰、明显时，涂饰后其图像的对比度值会增加一定量；当素材图像纹理较弱、不明显时，如果涂饰后其隐纹理被显现出来，则其覆漆膜图像的对比度值会较大幅度地增加；如果涂饰后其隐纹理没有被显现出来，或者被完全覆盖，则其覆漆膜图像的对比度值基本不变化。

由图 6可知：方差和受纹理的影响更加显著，特别是当素材的隐纹理被显现出来时，其增幅甚至能达到200%以上，这说明透明涂饰能使素材的隐纹理显现并呈现出周期变化规律。

由图 7可知：长行程加重因子受弱纹理和无纹理图像的影响十分明显，推测是由于漆膜的覆盖作用消隐了原素材图像上纹理灰度的细微波动变化(尽管那种波动有时对于人眼是不明显的)，从而使同灰度的长行程量增加。长行程加重因子值的增大表明涂饰后的纹理将比素材的纹理要细致均匀。

由图 8可知：小波水平能量分布比重反映的是纹理的信息熵多少，受纹理横向周期模式影响较大。有纹理时，涂饰后能量值较素材有较大增加；无纹理时，涂饰后能量值明显减少。

因为二阶角矩、对比度、方差和、长行程加重、小波水平能量比都是特定纹理特征的敏感度量指标，所以纹理的强弱和有无对涂饰前后以上参数的影响十分显著。

由图 9可知：由于纹理图像的分形维数取值在2~3之间，所以分形维数变化值的计算是以涂饰前后的差值去除以1(分形维数最大值3与其最小值2的差)。从图中可以看出分形维数的变化较小，并且受原素材纹理强弱的影响为不显著。当原素材图像的纹理清晰、明显时，其被涂饰后对应的分形维数值只略微增强(如落叶松、水曲柳)；只有当隐纹理变清晰时，分形维数值才有较大幅度地变化(如鱼鳞云杉的径切面)；当原素材图像表现为非常平整，难以看出纹理时，则涂饰使得其平整度更好，复杂度下降，进而分形维数大幅减小(如硕桦、紫椴)。

2.3 涂饰前后相关样本纹理参数的t检验

涂饰前后相关样本图像的纹理参数的t检验结果如表 1所示，可以发现饱和度、亮度、方差和的p值均小于0.05，即按照α=0.05水平的情况，可以认为涂饰工艺对木材试件的饱和度、亮度、方差和参数的影响有显著性意义，并且饱和度、亮度参数的受影响性为极显著；但尚不能认为对其他的纹理参数影响效果显著。

2.4 涂饰对纹理影响的综合分析

为了进一步体现涂饰对纹理效果的综合影响，以“饱和度、亮度、方差和"参数作为涂饰对纹理影响性的重要指标，做三维散点图加以反映，结果见图 10。从各树种距原点的距离来看，鱼鳞云杉径切面和硕桦径切面的距离最远，反映透明涂饰对它们的纹理视觉效果影响程度最大。落叶松径、弦切面，鱼鳞云杉弦切面，水曲柳弦切面，紫椴径切面的空间分布比较靠近，说明涂饰对它们的影响规律和程度都较相近。硕桦弦切面的变化较为特殊，经涂饰后它的“亮度"值改变较小，“饱和度"虽略有增幅，但不及多数树种的平均值，“方差和"的改变与其他树种相近，但略大，所以它的变化趋势及变化程度与其他树种有所不同，反映在空间上远离其他树种。

为方便比较，采用空间坐标距离的数学计算公式来表示涂饰对木材视觉特征的影响效果：

依据上式计算出涂饰前后试件纹理改变程度的距离值，并依据综合距离值的大小，将影响程度分为3类。第一类，纹理改变程度较小：如落叶松弦切面(51.72)、落叶松径切面(57.41)、紫椴径切面(69.77)、紫椴弦切面(70.49)；第二类，纹理改变程度为中等：如水曲柳弦切面(80.29)、水曲柳径切面(82.65)、鱼鳞云杉弦切面(85.55)、硕桦弦切面(93.57)；第三类，纹理改变程度大：硕桦径切面(159.75)、鱼鳞云杉径切面(242.13)。

3 结论

利用色度学参数及纹理特征参数能够定量指示透明涂饰对木材表面视觉效果的影响作用。结果显示，透明涂饰对木材的“饱和度、亮度和纹理明显性”影响为显著和极显著。被涂饰素材纹理原本清晰、明显的，其涂饰后的纹理效果虽有所增强，但增强程度并不显著；素材原本呈弱纹理或隐纹理的，透明涂饰对改变其视觉效果的影响表现为显著。从涂饰前后木材纹理和颜色特征参数的变化来看，应该说透明涂饰有利于增强纹理特征，对改变视觉效果的影响作用是显著而积极的。