基于Android系統(tǒng)的立木圖像分割方法研究.pdf

1、本文的研究目的是為了開(kāi)發(fā)一個(gè)以Android系統(tǒng)為平臺(tái)的立木參數(shù)測(cè)算軟件，用來(lái)實(shí)現(xiàn)立木高度和立木胸徑的測(cè)算，從而改善傳統(tǒng)測(cè)量立木參數(shù)信息的方法與技術(shù)。
　　本文通過(guò)對(duì)單株立木的圖像信息的分析處理，將立木以及標(biāo)尺從圖像中分割出來(lái)，將優(yōu)化的分割結(jié)果圖像與攝影測(cè)量學(xué)相結(jié)合，統(tǒng)計(jì)測(cè)算出立木高度以及胸徑的實(shí)際大小。
　　本文提出的立木圖像分割算法，在RGB彩色空間中，利用區(qū)域法、空間聚類(lèi)法以及立木圖像的顏色特征，對(duì)彩色立木圖像進(jìn)行分割

2、。本文提出的算法將立木圖像分成立木樹(shù)干分割和立木樹(shù)冠分割兩部分。
　　立木樹(shù)干分割算法，基于區(qū)域法在立木樹(shù)干上選擇感興趣區(qū)域，利用篩選算法將感興趣區(qū)域中異常點(diǎn)剔除掉，根據(jù)優(yōu)化后的感興趣區(qū)域統(tǒng)計(jì)出RGB顏色分量的閾值區(qū)間以及R、G、B的方差區(qū)間。利用基于區(qū)域得到的限制條件對(duì)圖像初步分割?；诳臻g聚類(lèi)法，根據(jù)對(duì)立木圖像中立木樹(shù)干的顏色特征的分析研究，在初步分割圖像中添加符合樹(shù)干部分顏色特征的點(diǎn)的同時(shí)刪除明顯不符合樹(shù)干顏色特征的點(diǎn)。

3、r>　　立木樹(shù)冠分割算法，基于空間聚類(lèi)法，首先根據(jù)立木圖像樹(shù)冠顏色偏綠色這一顏色特征對(duì)立木圖像進(jìn)行初步分割。然后根據(jù)立木圖像中像素點(diǎn)的顏色特征，將一些明顯不屬于立木樹(shù)冠的像素點(diǎn)刪除。
　　在分割結(jié)果圖像中仍然會(huì)保留一些不屬于目標(biāo)圖像的樹(shù)干部分或者樹(shù)冠部分，因此分割結(jié)果圖像不能直接被用來(lái)對(duì)立木的參數(shù)進(jìn)行測(cè)算。為了得到盡量多立木圖像的細(xì)節(jié)的同時(shí)去除更多的干擾噪聲，本文根據(jù)立木特征將分割結(jié)果圖像分成上下兩部分，并利用不同的圖像處理算法對(duì)

4、它們進(jìn)行優(yōu)化。分割結(jié)果圖像的優(yōu)化過(guò)程中主要采用了3*3模板的二維均值濾波、2*2模板的形態(tài)學(xué)濾波、3*3模板的形態(tài)學(xué)濾波以及去除小面積等算法。本文利用與分割立木樹(shù)冠類(lèi)似的算法分割出立木圖像中的測(cè)量標(biāo)尺。
　　本文將提出的算法在Matlab平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，通過(guò)與基于灰度閾值分割的結(jié)果圖像對(duì)比分析，證明本文提出的立木圖像分割處理算法在保留更多立木樹(shù)冠與立木樹(shù)冠圖像像素點(diǎn)的同時(shí)，消除了一些陰影或者與目標(biāo)顏色特征相近的區(qū)域的干擾，能夠比較完整