基于无人机遥感的绿化园林三维绿量估算与分析——以福州大学校区为例

三维绿量能够从立体空间上描述城市绿地的空间分布和定量评价城市绿化的环境效益。本文以福州大学为研究区，探讨了利用可见光无人机影像估算绿化树木三维绿量的方法，并对校园生态效益进行定量分析。首先获取高于10cm分辨率的无人机可见光遥感影像；其次结合可见光波段的光谱特征与无人机数据点云的高程特征获得研究区的冠层高度模型；然后通过局部最大值算法与标记控制分水岭算法提取单木树高、株数以及冠径参数，通过野外实测数据构建“树高-冠高”关系模型得到冠高；最后结合树种分布情况，按照不同的树冠形状构建三维绿量估算模型，并基于三维绿量估算校园不同树种的生态效益。结果表明：研究区内三维绿量总量达到了804405m3，其中休闲区的三维绿量总量为428566m3，占总绿量的53.3%，而科技园区的三维绿量总量为26568m3，仅占总绿量的3.3%；而常见树种中，三维绿量贡献最大的为榕树，达到404405m3，占三维绿量总量的50.3%，而丹桂贡献的三维绿量仅为509m3，占总绿量的0.063%。研究认为：基于无人机遥感数据，能够较好的估算出研究区内绿化树木的三维绿量。     

基于分层模版种子点的分水岭分割孤立性肺结节的方法

针对肺部结节的分割问题,该文提出了一种基于分层模版种子点的分水岭分割方法。该方法在PET图像中采用基于SUV均值的分层次模版匹配算法检测出可疑区域,标记出分割种子点,同时在对应CT图像中使用改进的分水岭算法将可疑肺结节分割出来。将该方法与特征提取结合应用于肺结节的辅助诊断中。大量的实验结果表明:与当前单独采用CT或PET图像特征分割结果相比,该方法在确保真阳性以及分类准确性的基础上,极大降低了假阳性,从而表明了该方法在肺结节临床分割方面的有效性。     

基于分水岭变换及分层区域合并的城市高分辨率影像分割

针对城市区域高分辨率图像的特点, 以及传统的基于分水岭变换的图像分割方法中存在的过分割问题, 提出一种分割区域的分层合并方法来改进分割结果。首先采用多通道分水岭分割得到初始分割结果, 然后通过定量分析城市不同地物内部光谱变化性的特点, 对影像进行分层, 并对不同的层分别进行合并, 得到最终的分割结果。采用一景北京地区的QuickBird影像, 从目视评价、定量指标计算以及应用等3个方面, 对提出的方法进行验证和评价, 并与现有的分割方法比较。结果表明, 与现有方法相比, 基于分层区域合并的方法可得到更准确的分割结果, 适合城市高分辨率图像的分割。     

基于形态重构的分水岭岩石图像分割方法

阐述了灰度数学形态学进行图像处理的基本原理,针对岩石图像的复杂结构,提出了数学形态学滤波去噪方法。实验结果表明,该方法能够获得清晰的岩石图像特征,便于提取边界,是一种有效的图像分割方法。     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

基于标记的改进分水岭分割算法

针对传统分水岭分割算法中存在的过分割问题,提出了一种基于标记的改进分水岭分割算法。该方法首先对原图像进行形态学开闭预重建,去除图像中的暗纹理和噪声,在计算形态梯度之后采用开闭后重建,然后,对重建后的梯度图像利用最大熵阈值方法进行标记处理,依据标记对原始梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法在修正后的梯度图像上进行分割。从实验结果来看,该方法能较好地抑制传统分水岭算法的过分割现象。     

基于多图像与多分辨率的路面裂缝检测方法

路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于多图像和多分辨率的路面裂缝检测方法.首先,在数据采集上,本文使用双摄像机对同一段路面于不同角度进行数据采集,光源分别使用定向光源和自然光源进行测试.其次,在裂缝检测上,使用金字塔变换对图像进行多尺度分解,再将每个尺度的分解图像阈值处理后重建为类梯度(gradient-like)图像,然后使用分水岭算法对类梯度图像进行分割,得到细化后的检测图像.最后,将同一块路面的两张检测图像进行融合,得到最终的检测图像.经试验证明,融合后的结果比单张图像检测效果更好,且使用多尺度的方法能更好保存图像的几何特性,很大程度提高了路面裂缝检测的可靠性和精度.     

基于形态学梯度重构的高分辨率遥感影像分割方法

基于形态学梯度重构提出一种用于高分辨率遥感影像的分割方法.针对遥感图像的特点构建多形状结构元素,然后使用该结构元素对图像提取形态学梯度并进行开闭重构;根据人的视觉特征,对梯度的高对比度区域进行还原,用于保证较高的局部对比度;最后使用浸没式分水岭变换获得分割结果.对IKONOS影像进行分割实验,结果表明了该方法的有效性.     

基于OpenCV的图像分割

图像分割是图像处理中的一个经典难题,也是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术。虽然已有上百种分割方法,但至今没有一种通用的分割方法。OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。本文主要介绍了用OpenCV实现的图像分割的三种算法:分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。     

WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.