彩色苗木叶片自动分割：改进的几何活动轮廓模型的应用

本文主要探讨了一种基于改进几何活动轮廓模型的叶片自动分割方法，发表于2011年1月的《北京林业大学学报》第33卷第1期。叶片形态测量在苗木生长的自动监测中起着关键作用，因此，有效地从复杂的背景中准确提取完整的叶片是这项研究的核心任务。 论文首先介绍了彩色苗木叶片图像的特点，这些特点可能包括颜色对比度、纹理复杂性以及形状的多样性。为了实现自动分割，作者借鉴了经典的C-V模型，它利用图像的全局信息对叶片进行初始分割。C-V模型的优势在于其能够忽略初始轮廓的位置影响，确保了分割过程的稳定性。 然而，仅依靠全局信息可能会导致边缘定位不精确，特别是在边界区域。为此，研究人员提出了一种改进的基于图像局部信息的能量模型。这个模型关注的是曲线在接近目标边界时的局部特征，通过优化能量函数来精确定位边界，从而减少边界泄漏的问题，即过度或不足地包含或排除部分边缘区域。 两种方法的结合使得分割过程更为稳健，既能保持全局的连贯性，又能处理局部细节。通过这种方法，作者成功地实现了叶片的自动分割，并在实验中获得了令人满意的结果。关键词包括叶片分割、几何活动轮廓模型、全局信息和局部能量信息，这些表明了研究的重点在于结合不同策略提高分割算法的精度和鲁棒性。 该研究对于植物生理学、农业工程以及计算机视觉等领域具有实际应用价值，特别是在大规模的叶片数据分析和自动化监控系统中。通过改进的几何活动轮廓模型，可以大大提高工作效率，降低人工干预的需求，为进一步的叶片形态分析和机器学习应用奠定了基础。