物联网环境下的飞鸟图像分割算法：基于改进Chan-Vese模型与边缘转换

"这篇论文研究了基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的图像分割算法，应用于物联网环境下的果园飞鸟自动驱离系统，旨在提高在复杂条件下的飞鸟识别准确性，为超声波驱鸟提供精确信息。" 在本文中，作者针对物联网环境中的果园飞鸟自动驱离系统提出了一个新的图像分割算法。这个算法融合了改进的Chan-Vese模型与边缘转换技术，以应对复杂的背景和多目标识别问题。传统的 Chan-Vese 模型是一种基于水平集的几何主动轮廓模型，常用于图像分割，但可能在处理模糊边界或多个目标时表现不佳。因此，作者对其进行了改进，引入了自动局部比，增强了模型对图像边缘信息的捕捉能力。 首先，论文采用Canny算子来提取飞鸟图像的边缘信息，这是一种经典的边缘检测算法，能有效地检测图像中的强边缘，同时抑制噪声。接着，通过计算欧氏距离，生成二进制边缘的距离映射，这有助于理解边缘位置及其与图像其他部分的关系。然后，引入S形函数构建边缘转换图，S形函数有助于平滑边缘，使得边缘信息更易于处理和分析。 接下来，作者通过自动局部比对原始Chan-Vese模型进行改进。自动局部比考虑了局部区域的信息，使得模型在处理不均匀光照和复杂背景时能更好地适应图像特征，从而提高分割的精确性。通过这种改进，算法能更准确地分割出边缘映射图，为后续的飞鸟识别提供更清晰的图像区域。 实验结果显示，相比于SBGFRLS算法、G-CV算法和FAST EDGE算法，该新算法在单目标图像分割时，区域匹配率达到了约70%，均方根误差比率仅为13%。而在处理包含双目标的图像时，区域匹配率提升至85%，均方根误差比率下降到5%。这些数据显示，改进后的算法在图像分割精度上有了显著提升，尤其在处理多目标和复杂环境的图像时，性能更优。 这篇论文提出的基于改进Chan-Vese模型与边缘转换的图像分割算法，为物联网环境下的果园飞鸟自动驱离系统提供了更为精确的识别手段，对于实际应用有着重要的意义。通过对传统模型的优化，算法在图像分割领域展现出强大的潜力，尤其是在处理复杂背景和多目标场景时，其优势更加明显。