物联网环境下的飞鸟分割：改进Chan-Vese模型与边缘转换算法

"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。