一种基于小波变换的图像过渡区提取及分割方法

• 作者: 凌小静 赵茂程 郑加强
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 小波变换 小波包 过渡区 树木图像 分割 阈值 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 103-107
• 页数: 5页
• 分类号: S126
• 字数: 4671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2005.11.023

摘要

具有复杂背景的树木图像的分割对于精确对靶施药及智能化植保机械的设计具有重要意义.为实现树木图像的精确分割,针对该类图像的特点,该文提出了一种基于小波变换的过渡区提取树木图像分割方法.通过对比小波变换系数、小波变换系数聚类以及小波包系数,最终选取了同时能够分解出更多高频、低频信息的小波包变换系数提取特征,根据小波包变换系数定义了小波能量比参数,将小波能量比参数值归一化为图像灰度值,采用自适应阈值和神经网络两种方法提取了过渡区,实现了具有复杂背景树木图像的分割.试验表明,该方法分割精度高,对于分割复杂背景的树木图像具有特别意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑加强	南京林业大学机械电子工程学院	126	1620	23.0	33.0
2	赵茂程	南京林业大学机械电子工程学院	60	608	13.0	22.0
3	凌小静		1	26	1.0	1.0