文献类型：期刊文章

作　　者：杨婷婷[1] 管昉立[2] 徐爱俊[1]

YANG Tingting;GUAN Fangli;XU Aijun(School of Information Engineering,Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology,Key Laboratory of State Forestry and Grassland Administration on Forestry Sensing Technology and Intelligent Equipment,Zhejiang A&F University,Hangzhou 311300,China;State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China)

机构地区：[1]浙江农林大学信息工程学院,浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室,浙江杭州311300 [2]武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079

出　　处：《南京林业大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(31670641);浙江省科技重点研发计划(2018C02013).

年　　份：2018

卷　　号：42

期　　号：6

起止页码：91-98

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割;然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的;在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓;最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5. 62%,假阳性率为4. 49%,假阴性率为4. 33%,均优于常用的OTSU分割算法(41. 40%、26. 73%、10. 99%)、K-means聚类算法(49. 97%、35. 02%、11. 92%)和基于C-V模型水平集法(28. 43%、20. 53%、13. 38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。

关 键 词：GraphCut算法  轮廓提取  改进Canny算子  图像分割

分 类 号：S781] TP391.41[林学类]