基于分水岭算法的活立木图像特征提取算法的研究

摘要

为了更好的避免图像过分割的缺陷,提高机器识别的准确度,提出了一种基于分水岭算法的活立木图像特征提取算法.本文根据几类具有代表性的活立木的形态、纹理与色彩特征之间的规律,从分水岭图像分割算法入手,先探索灰度图像的分割,进而研究彩色图像的分割算法,找出过分割的原因.首先使用形态学重建技术进行图像前处理,然后利用欧式距离变换和标记对象法对图像进行标记,使用分水岭变换对图像进行特征的提取,最后利用目标对象的色彩信息进行区域合并以及去除多余水坝,最终得到分割图像.针对10幅活立木图像,通过与人工分割的方法进行比较,本文提出的基于分水岭算法的活立木图像特征提取算法能够很好的提取活立木的目标区域,分割的正确率达到88.42％.