改進(jìn)Otsu法的冠層圖像分割及銀杏葉面積指數(shù)估測.pdf

1、傳統(tǒng)葉面積指數(shù)(LAI)估測不僅過程復(fù)雜且具有破壞性，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，急需一種適用于現(xiàn)代信息技術(shù)的新型葉面積指數(shù)測定法，以彌補(bǔ)傳統(tǒng)林業(yè)調(diào)查方法中的不足，基于分割圖像的理解技術(shù)就是其中重要的解決策略之一。現(xiàn)代林業(yè)研究中，快速且有效的提取并分析圖像數(shù)據(jù)中樹木信息，對(duì)樹木深層信息挖掘起著很重要的作用。實(shí)際上，從復(fù)雜的林木圖像中準(zhǔn)確的分割出目標(biāo)植物是很多后續(xù)圖像研究的關(guān)鍵的問題之一。在眾多圖像分割方法中，Otsu圖像分割法因其計(jì)算簡單、自適

2、應(yīng)強(qiáng)，而成為使用最為廣泛的圖像閾值自動(dòng)選取的方法之一。然而，由于樹木圖像的自然性，Otsu圖像分割法對(duì)林業(yè)中冠層圖像臨界處分割往往存在較大誤差。
　　 本文結(jié)合類間方差以及類內(nèi)聚度對(duì)閾值選取及圖像分割效果的影響，改進(jìn)Otsu法閾值自動(dòng)選取目標(biāo)函數(shù)，提出了一種同時(shí)考慮最大類間方差及最小類內(nèi)聚度的改進(jìn)圖像分割算法，并且將該改進(jìn)算法結(jié)合到王雪峰等開發(fā)的“林業(yè)苗木圖像分析軟件”V1.0中，在Microsoft Visual C++6.0

3、平臺(tái)開發(fā)實(shí)現(xiàn)。以銀杏人工林內(nèi)不同郁閉度的冠層圖像為例進(jìn)行分割效果比較，結(jié)果表明:(1)對(duì)于郁閉度較小的銀杏林冠層圖像，傳統(tǒng)Otsu分割法和本文改進(jìn)Otsu法得到的分割效果較為相近;(2)對(duì)于郁閉度較大的銀杏林冠層圖像，本文改進(jìn)Otsu分割法較傳統(tǒng)Otsu法可得到更好的分割效果;(3)通過大量的樹木冠層圖像分割試驗(yàn)，本文的改進(jìn)Otsu法分割林業(yè)中冠層圖像是可行的，并且該改進(jìn)方法較傳統(tǒng)Otsu法可得到更好的分割效果。
　　 利用林業(yè)

4、苗木圖像分析軟件，采用本文改進(jìn)Otsu算法，分別對(duì)由魚眼鏡頭和廣角鏡頭拍攝的兩組圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。將分割得到的圖像前景像素占總像素的比值作為自變量，以該圖像對(duì)應(yīng)的葉面積指數(shù)為因變量，進(jìn)一步擬合了銀杏圖像信息與葉面積指數(shù)間模型，通過兩組數(shù)據(jù)的擬合模型評(píng)價(jià)和模型檢驗(yàn)，結(jié)果表明:(1)最終擬合選取的模型能較好的描述冠層圖像信息與葉面積指數(shù)間的關(guān)系;(2)分別由魚眼鏡頭和廣角鏡頭獲取的兩組林冠圖像擬合結(jié)果相似，實(shí)際操作中可以直接采用廣角鏡頭，增