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先ず、中心から楕円が連続していることに気付く。色については心材部と辺材部の色合いが異っている。一番外側には樹皮がある。また円板によっては研磨の作業が不十分で汚れや傷が残っているものがある。また、枝が入っているものがある。
基本的に円板は生物である樹木を輪切りにしたものである。同じ樹木であっても円板を採取した位置によって年輪幅、心材辺材の色の違い等、様子が変わってくる。
年輪画像には、中心から同心円状に年輪が広がっているという特徴がある。円板画像は同じ木であっても、円板の位置、スキャナーをかけた状態によって画像の様子は変わってくるが、上に挙げた特徴は代わることはまずない。円板画像のそのような特徴に基づき画像処理の技術に基づきプログラムを作成した。
暗い所から明るくなる所。目で見て判断が効くという事は数値的にも落差、なんらかの変動があるはず。
となりの点との変化を見て年輪界を検出する。変化は差で現す。
年輪界は数値が低い→高いところなので、
（高い）－（低い）＝正の数
正の数の内、その変化が大きい所を年輪界とする。
（円板を採取する位置は調査目的により一定ではないが本研究では胸高位置より１ｍ低い位置（0.2ｍ）、胸高位置（1.2ｍ）、胸高位置より上では１ｍの間隔で採取した円板を利用した。）
円板画像はディスプレイ上で容易に拡大・縮小表示が出来る。そこで既成の画像処理ソフトを用い、円板画像を拡大表示してみた。拡大して表示すると円板を虫眼鏡で見たような状態になり、拡大率を上げていくと円板画像の持つ数