简介:摘要:通 过将现有 GrabCut算法的手动初始化导致的图像分割效率低与目标轮廓增强技术相结合,提出了自动 GrabCut算法。首先,对图像执行光谱残差计算,以获得具有目标轮廓的可视化挤压图。其次,对挤出的地图进行预分割,并通过快速连接区域分析执行前景估计,以获取遮罩,并用获取的遮罩替换手动交互式初始化。 GrabCut算法最终实现了自动拆分。根据实验结果,该方法克服了手工操作的缺点,在处理背景色相似的图像时,具有比传统方法更好的分割效果。
简介:摘要:树冠的体积是病虫害化学防治,果树产量等果园精细化管理的重要因素,为了测不同形状的树冠对果树冠层体积测量方法的影响,搭建果树冠层体积测量平台。基于3D相机采集不同形状的几何体和树木三维点云,对三维点云进行预处理,删除孤立点,去噪,旋转配准,点云滤波等处理,利用凸包法测量树冠的体积和表面积,测得不同形状几何体体积和表面积与人工测量相平均对误差约为5%和15%,以5棵人工修剪的球体绿篱笆树为标靶,冠层体积测量与人工测量相对误差8%和6%。试验树冠点云测量冠层体积具有较高的准确性和。可靠性。
简介:摘要:运用基于深度卷积生成对抗网络的图像生成技术,可以快速生成大量接近真实数据分布的地铁隧道病害图像,弥补了传统生成对抗网络训练收敛慢、生成图片效果差的不足,有效解决了地铁隧道病害图像数据不足的问题。