基于MRF的森林冠层半球图像分割方法研究
发布时间：2020-04-06 07:31
【摘要】：叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是森林冠层的重要结构参数,与森林生态系统中的许多生物和物理过程有关。在LAI测量方法中,半球摄影法(Digital Hemispherical Photography,DHP)以其简单、快速、通用性强、非破坏性,成为使用最广泛的方法之一。但是这种方法仍存在一些技术难题,其中一个关键点便是对森林冠层图像的分割。由于图像分割是DHP中进行图像分析的第一步,因此分割的准确性将严重影响后续数据处理以及LAI的计算结果。鉴于此,本论文对森林冠层半球图像的分割方法进行了相关研究,主要研究内容如下:针对林冠半球图像中非成像像素对分割的影响,本文提出一种基于圆形霍夫变换(Circular Hough Transform,CHT)的有效成像区域提取算法。首先使用最小误差法来分割林冠图像,然后运用数学形态学方法获得边界点,最后利用CHT处理边界点得到成像区域的圆形参数,进而提取出林冠半球图像的有效成像区域。该方法使得后续处理不必再考虑非成像像素,利于进行图像分割。针对森林冠层半球图像的复杂性,引入马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割方法对其进行分割。将该方法与传统算法(Otsu算法、三维Otsu算法、最大熵法、K均值聚类算法、模糊C均值聚类算法)进行了图像分割对比实验。实验表明,该方法分割效果良好。为进一步提高MRF图像分割方法在应用于林冠半球图像时的分割精度,提出一种改进的MRF林冠半球图像分割方法。首先构造了与真实分布近似的概率分布模型,将其应用于观测场,使观测场模型符合图像真实信息,进而得到更有效的分割结果。然后通过提出的全局优化算法,来获得更加优化的分割结果。最后使用去反光后处理算法来识别反光像素,并对其矫正,从而抑制了反光现象对图像分割的影响。实验结果显示,以上改进均提高了算法的分割精度。以本文提出的图像分割方法为核心,搭建了森林冠层图像采集与处理系统,并完成了对分割方法的具体实现。通过180°的鱼眼摄像头来采集林冠图像,并使用安装了OpenCV库的树莓派开发平台来实现对图像的分割,采用7寸触摸屏来进行人机交互操作及显示处理结果。该系统具有低成本、体积小易移动、高集成度、操作方便等优点,有一定的实际应用价值。
【图文】：
半球图像可以涵盖０？９０°全方位的天顶角，包含十分丰富的林冠信息。但是，鱼眼镜头逡逑为获得大范围视角而被设计成特殊的投影关系，导致成像区域变为圆形。鱼眼图像成像逡逑模型如图２－１所示，鱼眼镜头可以简化看作一个半球体，０？９０°的光线都会投影到一个逡逑圆上。其中，，９０°光线投影到边缘上，小于９０°的光线投影到圆内，由此形成一个圆形逡逑的成像区域。逡逑鱼眼镜头邋Ｊ逡逑——＾＾４５。光线逡逑９0°光线逦１＾）逡逑成像卜：域逡逑图２－１鱼眼图像成像模型逡逑由于成像区域是圆形的而底片是矩形的，所以林冠半球图像中存在着大量的非成像逡逑像素。图２－２是在森林中采集的半球图像，其中圆形成像区域外的黑色像素就是非成像逡逑像素。因为本论文所研究的是林冠半球图像分割算法，其目标是获得成像区域屮的夭空逡逑部分和冠层部分，所以需要提取成像区域以去除非成像像素对分割算法的影响。逡逑图２－２森林冠层半球图像逡逑由于成像区域足规则的圆形，Ｗ此提S纬上瘢擞蛑唬唬罚橐竦茫嗽残伪呓绲牟问ǎ桑停卞义闲腛啽旰桶刖叮┘纯伞４油迹玻仓锌梢钥闯觯上袂虻脑残暮驼掌闹行牟⒉恢睾希义希峰澹义
本文编号：2616211
【图文】：
半球图像可以涵盖０？９０°全方位的天顶角，包含十分丰富的林冠信息。但是，鱼眼镜头逡逑为获得大范围视角而被设计成特殊的投影关系，导致成像区域变为圆形。鱼眼图像成像逡逑模型如图２－１所示，鱼眼镜头可以简化看作一个半球体，０？９０°的光线都会投影到一个逡逑圆上。其中，，９０°光线投影到边缘上，小于９０°的光线投影到圆内，由此形成一个圆形逡逑的成像区域。逡逑鱼眼镜头邋Ｊ逡逑——＾＾４５。光线逡逑９0°光线逦１＾）逡逑成像卜：域逡逑图２－１鱼眼图像成像模型逡逑由于成像区域是圆形的而底片是矩形的，所以林冠半球图像中存在着大量的非成像逡逑像素。图２－２是在森林中采集的半球图像，其中圆形成像区域外的黑色像素就是非成像逡逑像素。因为本论文所研究的是林冠半球图像分割算法，其目标是获得成像区域屮的夭空逡逑部分和冠层部分，所以需要提取成像区域以去除非成像像素对分割算法的影响。逡逑图２－２森林冠层半球图像逡逑由于成像区域足规则的圆形，Ｗ此提S纬上瘢擞蛑唬唬罚橐竦茫嗽残伪呓绲牟问ǎ桑停卞义闲腛啽旰桶刖叮┘纯伞４油迹玻仓锌梢钥闯觯上袂虻脑残暮驼掌闹行牟⒉恢睾希义希峰澹义
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