农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2008年
6期
174-178
,共5页
图像分割%多光谱图像%图像融合%形态学重建%主成分分析%小波变换%分水岭变换
圖像分割%多光譜圖像%圖像融閤%形態學重建%主成分分析%小波變換%分水嶺變換
도상분할%다광보도상%도상융합%형태학중건%주성분분석%소파변환%분수령변환
一些成熟的瓜果果实在单一的光谱图像中,果与叶的灰度值只存在微小差异,常用的图像分割方法不足以把果与叶区分开,为此,提出一种基于多光谱图像融合的形态学重构分割方法.首先,采集同一目标的可见光彩色图像和近红外图像,对此多光谱图像分别采用主成分分析(PCA)、小波变换以及可见光图像H分量与近红外图像NIR的算术组合(NIR/H)等方式进行融合处理:然后,对融合图像进行形态学重构分水岭分割.多幅苹果和番茄图像的同标提取试验结果表明,对可见光图像和近红外图像的PCA和小波变换融合图像进行形态学重构分水岭分割,可以得到较好的分割效果,尤其是小波变换融合图像的形态学重构分水岭分割效果更具有自适应性.
一些成熟的瓜果果實在單一的光譜圖像中,果與葉的灰度值隻存在微小差異,常用的圖像分割方法不足以把果與葉區分開,為此,提齣一種基于多光譜圖像融閤的形態學重構分割方法.首先,採集同一目標的可見光綵色圖像和近紅外圖像,對此多光譜圖像分彆採用主成分分析(PCA)、小波變換以及可見光圖像H分量與近紅外圖像NIR的算術組閤(NIR/H)等方式進行融閤處理:然後,對融閤圖像進行形態學重構分水嶺分割.多幅蘋果和番茄圖像的同標提取試驗結果錶明,對可見光圖像和近紅外圖像的PCA和小波變換融閤圖像進行形態學重構分水嶺分割,可以得到較好的分割效果,尤其是小波變換融閤圖像的形態學重構分水嶺分割效果更具有自適應性.
일사성숙적과과과실재단일적광보도상중,과여협적회도치지존재미소차이,상용적도상분할방법불족이파과여협구분개,위차,제출일충기우다광보도상융합적형태학중구분할방법.수선,채집동일목표적가견광채색도상화근홍외도상,대차다광보도상분별채용주성분분석(PCA)、소파변환이급가견광도상H분량여근홍외도상NIR적산술조합(NIR/H)등방식진행융합처리:연후,대융합도상진행형태학중구분수령분할.다폭평과화번가도상적동표제취시험결과표명,대가견광도상화근홍외도상적PCA화소파변환융합도상진행형태학중구분수령분할,가이득도교호적분할효과,우기시소파변환융합도상적형태학중구분수령분할효과경구유자괄응성.
