桉树图像的分割方法研究

摘要

图像分割是进行图像理解与分析的基础，是图像工程技术中的一个重要问题，也是图像处理的经典难题。本文是林业立体视觉测量技术研究的一个基础部分，林业立体视觉测量技术的目的是实现测树自动化，以提高测量的效率和精度。彩色图像比灰度图像具有多的视觉信息，因而受到了越来越多的重视。图像分割和特征提取，是将摄影图像里的目标物体与其周围的景物分割，并且获取其特征点数据的方法和技术。 本文结合福建省大量种植桉树速生丰产林的实际情况，在对当前流行的图像分割算法的研究与分析的基础上，探索适合于从图像中分割桉树的模型和算法。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 本研究的目的和意义

1.1林业中计算机的应用范围

1.1.1工程计算

1.1.2电子计算机控制与监测

1.1.3电子计算机模拟

1.1.4电子计算机辅助系统

1.2计算机辅助林业企业管理主要有以下三个层次

1.3林业应用计处算机应解决的几个思想问题

1.4本研究的目的

1.5本研究的意义

2 图像分割基础

2.1图像分割的定义

2.2图像分割的分类

2.2.1基于图像边缘的技术

2.2.2基于区域的分割技术

2.2.3与其他理论结合的技术

2.3小结

3 经典灰度图像分割算法

3.1根据不同分区来分割

3.2阈值分割法

3.2.1阈值分割法介绍

3.2.2阈值分割法在桉树分割上的应用

3.3根据图像色度差方法

3.4本章总结

4 图像分割智能算法的研究

4.1蚁群聚类算法

4.1.1蚁群聚类算法描述

4.1.2桉树图像分割效果

4.2算法的改进方向

5 针对彩色图像分割的算法

5.1高斯混合模型

5.2最大期望算法

5.3彩色图像分割算法研究

5.4基于色彩空间分量线性变换的分割算法

5.5本章方法的实验结果分析

5.5.1 基于高斯混合模型和最大期望的算法分析

5.5.2基于色彩空间分量线性变换的算法分析

6 适合桉树图像的分割算法的研究

6.1确定桉树图像分割的研究范围

6.2根据图像的R、G、B分量进行分割

6.3在HIS色彩空间中的分割步骤探索

6.4小结

7 总结及展望

7.1总结

7.2讨论

参考文献

附录

致谢