基于摳圖算法的彩色樹木圖像分割的研究.pdf

1、彩色樹木圖像分割是樹木圖像可視化重建、樹木生長狀態(tài)評估的理論基礎(chǔ)，由于彩色樹木圖像自身和背景的復(fù)雜性，樹木圖像的分割相對比較困難，本文對彩色樹木圖像分割方法進(jìn)行研究，主要內(nèi)容如下:
　　采用基于傳統(tǒng)二維最大熵、基于分水嶺的彩色樹木圖像分割方法，對在簡單背景和復(fù)雜背景下的彩色樹木圖像進(jìn)行分割研究，并進(jìn)行分割結(jié)果分析。
　　對傳統(tǒng)的Bayes摳圖算法理論進(jìn)行研究，針對其α掩像值求解不準(zhǔn)確，掩像圖邊緣不平滑的問題，提出Bayes摳

2、圖改進(jìn)算法，加入平滑約束，使最終求得的掩像值更加接近實際值，并對兩種實驗結(jié)果進(jìn)行比較分析。
　　基于對傳統(tǒng)Poisson摳圖算法理論研究，對圖像三分圖進(jìn)行區(qū)域生長，減少未知區(qū)域像素點，實現(xiàn)傳統(tǒng)Poisson摳圖算法的改進(jìn)，減少圖像分割運算時間，將兩組實驗結(jié)果進(jìn)行比較分析。
　　對Robust摳圖算法進(jìn)行理論研究和實驗，針對傳統(tǒng)算法中掩像值完全由采樣前景、背景樣本對決定，導(dǎo)致掩像值不連續(xù)的問題，基于掩像值的局部連續(xù)性，對其進(jìn)行