紅松球果和雌雄花的圖像分割算法的研究.pdf

1、紅松是我國珍貴的樹種,其經(jīng)濟效益非?？捎^。為了更好的保護紅松和提高紅松球果的產(chǎn)量,應該采用現(xiàn)代化的信息手段對紅松的結(jié)實量進行預測研究。本文主要研究的是關于紅松的球果和雌雄花的圖像分割問題,因為在紅松結(jié)實量的預測方法中,紅松球果和紅松雌雄花的數(shù)量及形態(tài)特征是主要參數(shù),這些特征的精確程度會直接影響最后的預測結(jié)果。本文根據(jù)紅松球果和紅松雌雄花兩種圖像的不同特點,分別采用Snake模型和GVF Snake模型對兩種圖像進行圖像分割和邊緣提取,最

2、終為紅松結(jié)實量的預測方法提供了精確的數(shù)據(jù)支持。
　　 本文關于紅松球果和雌雄花的圖像分割研究的主要內(nèi)容簡介如下:
　　 首先對主要的圖像分割技術進行深度的解析,根據(jù)紅松球果和紅松雌雄花圖像的特征選擇相適應的圖像分割技術進行仿真實驗。通過對實驗結(jié)果的分析,發(fā)現(xiàn)參數(shù)活動輪廓模型在進行紅松球果及雌雄花的分割上效果較好,但是仍有不足之處,因此我們需要對參數(shù)活動輪廓模型進行改進。經(jīng)過分析,發(fā)現(xiàn)影響分割效果的主要原因是初始輪廓的選取

3、問題和能量函數(shù)方程的結(jié)構(gòu)問題。
　　 然后針對初始輪廓的定位問題參考了大量的文獻,最終選擇了具有優(yōu)化能力的蟻群算法進行初始輪廓的選取和優(yōu)化。利用蟻群算法的全局性和魯棒性的優(yōu)點獲得的初始輪廓不僅精確完整,而且初始輪廓的結(jié)點分布合理,這就為參數(shù)活動輪廓模型進行圖像分割提供了精確的初始輪廓。
　　 最后用改進的Snake模型對紅松球果的圖像進行圖像分割的仿真實驗,并且比較實驗結(jié)果的有效性；再用改進的GVF Snake模型對紅松

4、雌雄花的圖像進行邊緣提取,仿真實驗的效果達到了項目的要求。紅松球果和紅松雌雄花圖像進行圖像分割的具體的情況如下:
　　 第一,在對紅松球果圖像進行圖像分割時,針對其背景相對復雜,邊緣凹陷等特點,提出了一中基于蟻群算法改進的Snake模型的圖像分割算法,克服了傳統(tǒng)Snake模型的缺點,最終得到完整的目標對象。仿真實驗證明了算法的有效性和精確度。
　　 第二,在對紅松雌雄花圖像進行圖像分割時,因為其背景復雜,目標對象邊緣凹陷