基于分形理论的树木图像分割方法

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1、2004年3月农业机械学报第35卷第2期3基于分形理论的树木图像分割方法赵茂程　郑加强　林小静　封晓强　　【摘要】　提出用分形维数和颜色对树木图像进行分割的方法,分割时用双毯法计算分形维数,用颜色、强度、局部分维、边界边缘等特征组合的方法进行区域生长。试验表明,基于分形理论对树木图像进行分割是一种非常有效的方法。关键词:树木　图像　分割　分形维数中图分类号:TP39114文献标识码:ATreeImageSegmentationMethodBasedontheFractionalDimensionZhaoMaochen

2、g　ZhengJiaqiangLinXiaojing　FengXiaoqiang　(NanjingForestryUniversity)(SoutheastUniversity)AbstractThetreeimagesweresegmentedbasedonboththefractionaldimensionandcolorofthesenaturalimages.ThefractionaldimensionswereestimatedbytheΕ2blanketcoveringmethodandtheregion

3、sgrewbymeansofanintegratedinformationoftheimage,color,theintensityfeatures,thelocalfractionaldimensionsandtheboundaryandedgecharacteristics.Theexperimentsshowedthatthetreeimagesegmentationmethodbasedonfractionaldimensionwaspracticalandefficient.Keywords　Tree,Im

4、age,Segmentation,Fractionaldimension　　引言相似性,但在图像区域的交界处将不再具有这种自相似性,利用这种奇异可以进行边缘检测和图像分对自然图像的分割非常困难,因为自然图像背割。景中包括天空、树木、房屋、山脉等,含有各种图像元本文利用分形理论对树木图像进行分割,在边素,如平滑表面、边缘和各种纹理特征等。为了有效界追踪时采用基于知识的顺时针边界追踪算法识别自然图像,分割处理应尽可能减少不相关的区(KCCFA)[3],提高分割的速度和精度,以获得比较域,而保留重要区域。理想的树形轮廓,为

5、树木图像处理做有益的探索。Pentland[1]通过对自然景物纹理图像的研究,证明了大多数的自然物体表面是空间各向异性的分1　分形维数与颜色用于图像分割分析形,这些表面所映射成的灰度图像强度分布场也具111　分形维数有分形特性。表面法向量的分形维数表征了物体表分形维数是对非光滑、非规则、破碎的等极其复面的维数,这说明分形描述是恒定的,可以用分形特杂的分形体进行定量刻画的重要参数,表征了分形征进行自然景物的纹理分割[2]。[2]。体的复杂程度、粗糙程度,即分维越大,客体就越复同一图像区域的灰度表面具有统计意义上的自杂、

6、越粗糙,反之亦然。收稿日期:200304163国家自然科学基金资助项目(项目编号:30070625,30271078)和江苏省高校自然科学研究计划项目(项目编号:03KJB220050)赵茂程　南京林业大学机械电子工程学院　副教授　博士,210037　南京市郑加强　南京林业大学机械电子工程学院　教授　博士生导师林小静　东南大学交通运输系　硕士生,210096　南京市封晓强　东南大学交通运输系　博士生　第2期赵茂程等:基于分形理论的树木图像分割方法73本文用Peleg提出的Ε覆盖(Ε2blanket像素保持边界信息,即

7、边界边缘,就比较容易控制区covering)[4],即双毯方法计算树木图像灰度级表面域生长,而且算法比较简单。的面积随分辨率变化而变化的趋势,来估测树木图212　边缘检测像灰度表面的分形维数D。灰度为Ε时树木图像灰经过滤波和灰度直方图均衡化后的图像,需进度层表面积可表示为行边缘检测才能得到图像的清晰轮廓。考虑到各种A(Ε)=FΕ2-D算法的特点,并结合黄信心等人[7]的经验,采用有一用数学形态学中的腐蚀与膨胀运算就可得到定噪声抑制能力的Sobel算子来检测边界边缘。A(Ε)[5]。用双对数坐标表示A(Ε)与Ε的关系,

8、再用由于边缘是图像中灰度变化比较剧烈的地方,直线拟合的方法求出树木图像的分形维数D。在灰度变化突变处进行微分将产生高值,因此用灰局部窗口估计的局部分形维数随着毯子的最大度的导数来表示变化。Sobel梯度算子是先做加权数目而改变,因为真正的双对数图不是线性曲线。因平均,然后再微分。由表征码得到的输出绝对值存储此,有必要选取适合于窗口的最佳毯子数。