基于多特征融合的树干快速分割算法

摘要：

针对传统的树干分割算法存在分割精度低、实时性差的问题,提出了一种融合深度特征和纹理特征的树干快速分割算法.首先,通过Realsense深度摄像头采集树干彩色图像和深度图像;随后,采用超像素算法对彩色图像进行分割,并融合深度和纹理相近的相邻超像素块,最后对深度图像进行宽度检测,并对宽度在阈值范围内的物体所属的超像素块进行色调匹配,区分树干与非树干.在室内和室外植株实验中分别运用本文算法、GrabCut算法与K-均值算法进行树干分割,本文算法的平均召回率和平均准确率分别为87.6％和95.0％,GrabCut算法分别为78.0％和92.8％,K-均值算法分别为80.2％和89.1％;本文算法平均耗时为0.20 s,GrabCut算法为0.66 s,K-均值算法为4.42 s.实验结果表明,本文算法的快速分割效果较好,在保证分割精度的同时,简化了识别过程,加快了分割速度,能够应用于室内和室外树干的分割.

关键词：树干识别、图像分割、深度特征、纹理特征、简单线性迭代聚类算法

所属期刊栏目：51

分类号：TP391.4;S24(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省重点研发计划项目;江苏省自然科学基金项目;江苏省国际科技合作项目;江苏高校“青蓝工程”项目;镇江市重点研发计划项目;江苏省三新工程项目

在线出版日期：2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：221-229