[發明專利]一種迭代h-minima改進分水嶺的無人機高分影像單木樹冠提取方法

在審

• 申請號: 201810825588.2
• 申請日: 2018-07-24
• 公開（公告）號: CN108986131A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 溫小榮;騰文秀;林國忠;佘光輝
• 申請（專利權）人: 南京林業大學
• 主分類號: G06T7/155
• 分類號: G06T7/155;G06T7/12;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187
• 代理公司: 南京申云知識產權代理事務所(普通合伙) 32274
• 代理人: 邱興天

1.一種迭代h-minima改進分水嶺的無人機高分影像單木樹冠提取方法，其特征在于：首先對圖像進行預處理，接著通過不同h值之間相互合作探測單木樹冠位置，并利用虛假標記檢測方法過濾無效標記，最后引入圓弧對稱原則限制分水嶺淹沒過程，避免樹冠標記過生長與無標記樹冠合并。

2.根據權利要求1所述的迭代h-minima改進分水嶺的無人機高分影像單木樹冠提取方法，其特征在于，具體步驟如下：

(1)首先對圖像進行預處理，基于形態學開操作平滑灰度圖像，采用Sobel算子計算梯度圖像，并利用均值濾波器對梯度圖像去躁；

(2)利用一組h值在梯度圖像上迭代識別樹冠標記，采用虛假標記檢測過濾無效標記；

(3)引入圓弧對稱原則限制分水嶺泛洪過程，采用分水嶺方法描繪單木樹冠。

3.根據權利要求2所述的迭代h-minima改進分水嶺的無人機高分影像單木樹冠提取方法，其特征在于，步驟(1)的具體過程包括：

1)基于形態學理論減少原始圖像中樹冠內部的強度差異，利用形態學開操作對灰度圖像進行平滑處理，公式為：

式中，Θ為形態學腐蝕操作，為形態學膨脹操作，為形態學開操作，A為輸入圖像，B為結構元素，根據樹冠形狀特征，結構元素選為圓盤，半徑dsize＝10；

2)利用梯度算子計算圖像梯度幅度，采用Sobel算子計算梯度圖像，公式為：

式中，G_x和G_y分別為沿x方向和y方向的梯度圖像，采用Sobel算子對灰度圖像進行水平和垂直兩個方向的濾波，求取模值，得到梯度圖像；

3)用均值濾波器抑制梯度圖像噪聲，降低圖像噪聲對樹冠標記提取的影響，具體公式如下：

式中，為經均值濾波后的測量值，y(n)為實際測量值，n為測量次數，n＝1，2，3，…，N，y(i)為濾波中心點，M為均值濾波窗口的大小，窗口大小為5。

4.根據權利要求2所述的迭代h-minima改進分水嶺的無人機高分影像單木樹冠提取方法，其特征在于，步驟(2)中，每次迭代的具體步驟如下：

1)對梯度圖像G_map按照當前迭代的h值進行h-min變換得到H_map；

2)在H_map圖像中尋找圖像的極小值區域，作為候選標記M_curr；

3)利用面積閾值t_area過濾掉當前候選標記M_curr中面積小于t_area的標記；

4)利用二值圖像過濾掉當前候選標記M_curr中樹冠區域外的標記；

5)利用標記集合M對候選標記M_curr進行重疊檢測過濾掉重疊標記；

6)將本次迭代中當前候選標記添加到標記集合M中。

5.根據權利要求2所述的迭代h-minima改進分水嶺的無人機高分影像單木樹冠提取方法，其特征在于，步驟(3)的具體過程為：

1)采用最佳閾值分割方法提取二值圖像Bmask作為標記生長區域；

2)從標記集合M中取出一個標記作為種子點；

3)判斷種子點是否在生長區域內，如果在就進行下一步，不在則返回2)；

4)在標記生長區域生長種子點，以圓弧對稱控制原則作為生長條件；

5)返回2)直到每個種子點都生長完成，最終生成所有樹冠邊界。