物联网环境下的飞鸟分割:改进Chan-Vese模型与边缘转换算法
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更新于2024-08-05
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"基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的图像分割算法,用于物联网环境下的果园飞鸟自动驱离,提高复杂条件下的飞鸟识别准确性。通过Canny算子提取边缘信息,采用欧氏距离构造距离映射,结合S形函数建立边缘转换图,并引入自动局部比改进Chan-Vese模型,提升图像分割效果。实验结果显示,该算法在单目标和双目标图像分割中表现出高精度,区域匹配率和低均方根误差比率。"
在物联网背景下,针对果园飞鸟自动驱离的需求,文章提出了一种创新的图像分割方法,该方法基于对Chan-Vese模型的改进以及边缘转换技术。首先,通过经典的Canny边缘检测算子,可以从原始图像中有效地提取出飞鸟的边界信息,这是图像分割的第一步,Canny算子能够抑制噪声,同时保留重要的边缘特征。
接下来,利用欧氏距离计算二进制边缘图像的像素到最近边缘的距离,形成距离映射图。这种方法有助于识别图像中的连续区域,并为后续的分割提供关键数据。然后,引入S形函数来构建边缘转换图,S形函数可以平滑边缘细节,减少噪声影响,同时保持边缘的连续性,这对于准确识别飞鸟的轮廓至关重要。
文章的核心贡献在于引入了自动局部比的概念来改进Chan-Vese模型。传统的Chan-Vese模型是基于全局对比度的分割方法,而自动局部比则考虑了局部区域的信息,使得模型能更好地适应图像中的局部变化,提高分割的精确性。通过这种方式,算法能够在复杂背景中更准确地分割飞鸟,从而为超声波驱离系统提供可靠的信息。
实验部分比较了所提算法与SBGFRLS算法、G-CV算法和FASTEDGE算法的性能。结果显示,改进的算法在单目标图像分割时,区域匹配率高达约70%,均方根误差比率仅为13%;在处理双目标图像时,区域匹配率上升至约85%,均方根误差比率降低至5%。这些指标表明,该算法在图像分割的精度和稳定性方面有显著优势。
这篇文章提出了一种结合边缘信息、距离映射、S形函数和自动局部比的图像分割策略,尤其适用于物联网环境下的飞鸟识别场景,具有较高的实用价值和理论意义。这种改进的Chan-Vese模型与边缘转换的结合,为图像处理领域提供了一个新的有效工具,有望在其他领域的图像分析和分割问题中发挥作用。
2022-08-03 上传
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小明斗
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