结合C-V 模型水平集与形态学的彩色树木图像分割

2015-01-02白雪冰郭景秋张庭亮

西北林学院学报 2015年2期

白雪冰，郭景秋，陈凯，祝贺，张庭亮

（东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150040）

随着图像处理技术的不断发展，基于“精准林业”理论的相关研究相继出现，树木图像分割的研究越来越受到重视。在自然场景中拍摄的树木图像容易受到光照、天气等噪声干扰，这些使得树木图像的准确提取分割工作更加困难，快速精准地提取树木图像变得越来越迫切［1］。目前对树木图像分割的算法很多，蔡世捷［2］通过提取树木图像的绿色通道信息及过绿特征来完成分割，但是当背景中含有与所要分割的树木有相似过绿特征的景物时，会出现部分过分割情况。赵茂程［3］采用分形维数和颜色相结合对树木图像进行分割，树木的边缘细节能够有效得到探索，但实时性差，而且对面积小的目标树木会出现误分割的现象。王晓松［4］以马尔可夫随机场理论为基础，把抠图和区域生长技术相结合，但该算法比较复杂，还需要人机交互。本研究的重点为将树木图像先进行C-V模型水平集分割，然后结合形态学后处理操作对彩色树木图像进一步分割，分别对简单环境下的目标图像、复杂环境下的单个目标图像及多目标图像进行大量的试验，将目标树木与各种环境背景分离，通过合理选择中心点、运动半径及迭代次数等提高图像分割速度，获得完整的树木图像。