基于k-mean聚类与灰度梯度最大熵的树木图像分割

• 作者: 张庭亮 白雪冰 祝贺 郭景秋 陈凯
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 农学
• 关键词: k-mean聚类 灰度-梯度最大熵 形态学后处理
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 森工技术与装备
• 页码范围: 84-88
• 页数: 5页
• 分类号: S781.5|TP391.41
• 字数: 2541字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于k-mean聚类与灰度-梯度最大熵的树木图像分割算法,将要处理的树木彩色图像在RGB颜色空间下进行基k-mean聚类,通过选取合适的类参数实现初分割.由于灰度-梯度空间清晰地描绘图像中各个像素点的灰度、梯度的分布规律及图像目标与背景之间的边缘情况,采用灰度-梯度最大熵算法进行精分割,结合形态学后处理提取图像边缘最终将获得更理想的独立目标图像.与二维最大熵分割方法比较的实验结果表明,灰度-梯度最大熵算法提高了树木图像分割的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白雪冰	东北林业大学机电工程学院	64	811	18.0	25.0
2	陈凯	东北林业大学机电工程学院	10	52	6.0	6.0
3	郭景秋	东北林业大学机电工程学院	8	39	4.0	6.0
4	祝贺	东北林业大学机电工程学院	9	39	4.0	6.0
5	张庭亮	东北林业大学机电工程学院	9	39	4.0	6.0