基于k-mean聚类与灰度梯度最大熵的树木图像分割

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.

关键词：k-mean聚类、灰度-梯度最大熵、形态学后处理

所属期刊栏目：30

分类号：S781.5;TP391.41(森林采运与利用)

资助基金：黑龙江省自然基金项目C201208

在线出版日期：2015-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：84-88