基于可见光光谱的幼龄沉香图像分割与特征提取研究

编号 zgly0001747592

文献类型 期刊论文

文献题名 基于可见光光谱的幼龄沉香图像分割与特征提取研究

作者 王鹏  王雪峰 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所 

母体文献 西北林学院学报 

年卷期 2023,38(2)

页码 217-222

年份 2023 

分类号 S757.9 

关键词 幼龄檀香  可见光图像  图像分割  特征提取 

文摘内容 为促进数字图像处理技术在珍贵树种营养分析中的高效应用,以幼龄沉香为研究对象,运用大津法与K-Means算法分别对试验获取的幼龄沉香可见光图像进行分割,对2种分割算法进行比较研究。基于图像分割结果,提取R、G、B等8种颜色特征并进行主成分分析,同时计算沉香图像的最小外接矩形的矩形度RE。结果表明,1)大津法与K-Means算法均可实现对多张幼龄沉香可见光图像的分割,大津法较K-Means算法分割速度快,但分割精度小于K-Means算法,在具体分割时应根据实际需要对2种算法进行选择。2)提取的8种颜色特征的3个主成分累计贡献率可达到99%,可作为颜色特征;最小外接矩形的矩形度RE能够表达沉香轮廓内面积CA与最小外接矩形面积LA的比值,可作为形状特征,将这种特征因子用于构建沉香微量元素含量预测模型,有利于缩短建模时间并提高模型的精度。综上所述,研究结果可促进数字图像处理技术在珍贵树种营养诊断中的进一步发展,为精准林业提供参考。