切片法分割树冠与树干（Matlab实现）

最新推荐文章于 2025-07-18 21:59:07 发布

飞翔心灵

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文章标签： matlab 计算机视觉图像处理 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevSavantX/article/details/132904551

本文介绍了如何用Matlab实现基于切片法的树冠和树干分割。首先读取图像并转为灰度图，然后运用Otsu阈值法选择分割阈值，进行二值化。接着通过形态学膨胀操作完善树冠形状，最后展示分割结果。此方法简单有效，适用于图像分割场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

切片法分割树冠与树干（Matlab实现）

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Matlab中的切片法来分割树冠和树干。切片法是一种基于像素灰度值的图像分割方法，通过阈值分割来将图像中的目标对象与背景分离。我们将使用Matlab编程来实现这个过程。

首先，让我们从读取图像开始。假设我们已经有了一张树木图像，我们将使用imread函数将其读取为Matlab中的图像对象。

image = imread('tree_image.jpg');

接下来，我们需要将彩色图像转换为灰度图像，因为切片法通常在灰度图像上进行操作。我们可以使用rgb2gray函数来执行这个转换。

gray_image = rgb2gray(image

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Matlab分割植物树木的树冠与树干

BUG？不存在的！

07-15

392

切片法是一种常见的图像分割算法，其主要思想是将图像沿着一定方向进行切割，然后对每个切片进行处理得到最终的分割结果。通过本文的介绍，我们可以了解到如何使用Matlab中的切片法对植物树木的树冠和树干进行分割。植物树木对于生命系统而言是至关重要的，而在研究和了解植物树木的过程中，分割其树冠和树干则显得尤为重要。首先，我们需要计算出图像的梯度，以区分树冠和树干的边界。接着，我们将梯度图像沿水平方向进行均值滤波，以便找到树干和树冠的分界线。运行以上代码后，我们可以看到如下图所示的平滑后的图像。

切片法分割树冠与树干

dayuhaitang1的博客

02-21

1822

之前在论文中看到了该方法，私下里复现了一下，感觉效果还可以就记录一下。一、简介该方法原理相对简单，是通过比较相邻两个切片的横纵向距离来进行提取树冠，以高程方向为轴向进行切片，当切片到达树冠部分时，其横向或纵向距离会突然增大许多，此时就可以判断出树冠的起始高程值，并提取出整棵树的树冠部分。二、代码实现（MATLAB） clear close all clc clc clear close all; %获取点云数据 [fileName,pathName]=uigetfile('*.txt','I

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TreeCrownSegmentation:使用分水岭和随机游走算法的树冠分割

05-31

树冠分割使用分水岭和随机游走算法的树冠分割 ==================================== 安装所需软件包：python2、opencv2、numpy、scipy、matplotlib、scikit-image 0.11.3 ==================================== 用法：用法：python2 watershed_randomwalker.py original_image ground_truthoil_removed_image（可选） ====================================注意：对于大于 512x512 像素的图像，使用 mode=cg_mg 进行 Random Walker 分割

c均值聚类算法matlab代码-CrownSeg:通过以RGB，高光谱和LiDAR作为输入进行聚类的树冠图像分割

05-23

c均值聚类算法matlab代码冠分割使用聚类技术从RGB，高光谱和LiDAR图像中分割树冠数据集培训输入（GeoTIFF格式） 37张RGB图像（320,320,3） 43张高光谱图像（80,80,420） 43张LiDAR图像（80,80） 43张LiDAR PointCloud 3D地图（20665,20665,20665）培训成果ShapeFiles突出显示70％的输入数据的树冠 hyper_bands.csv包含高光谱图像的噪声带根据使用的提取/解压缩工具，相应地修改~/utils/datapaths.py 。该代码希望将数据集提取为~/ECODSEdataset/ECODSEdataset/ 观察与推论 - Most RGB Images either show a blur or tilt or both along with not matching with their hyperspectral and lidar counterparts - RGB Images Not Used - Higher bands seem to have noisy in

分割反比权重图梯度灰度_基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究

weixin_39524842的博客

12-22

237

Abstract:Tree crown is an important part of trees. It is of significance to extract tree crown information based on remotely sensed images for forest resource inventory and monitoring. However, it’s d...

Matlab 切片法分割树冠与树干

2301_78484069的博客

06-27

276

接下来，我们将通过计算像素的梯度值来确定树冠和树干的边缘。在生态学和林业研究中，将数字图像分割为树冠和树干是一项基本任务。因此，在本文中，我们提出了一种基于切片法的新方法来分割树冠与树干。在本文中，我们介绍了一种基于切片法的新方法，用于分割数字图像中的树冠和树干。我们使用 Matlab 实现了这个算法，并演示了如何将其应用于树干和树冠分割。切片法是一种流行的计算机视觉技术，它可以在像素级别对目标进行分割，并且不需要手动调整参数。我们使用 Matlab 实现了这个算法，并将其应用于树干和树冠分割。

切割树冠与树干的切片法（Matlab实现）

ByteWhisper的博客

09-13

164

阈值分割是一种简单而常用的分割方法，在该方法中，我们选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两个类别：树冠和树干。在图像处理和计算机视觉领域，切片法是一种常用的技术，用于将图像中的目标对象分割成不同的部分。通过这个简单的方法，我们可以将树冠和树干从图像中分割出来，为进一步的树木分析和处理提供了基础。通过以上代码，我们可以实现树冠与树干的切片法分割，并在Matlab中显示分割结果。在上述代码中，我们使用subplot函数将图像显示在一个图形窗口中，并为每个子图设置了标题，以便清楚地显示原始图像、树干和树冠。

基于MATLAB的点云冠层分割（切片法分开树冠和树根）

qq_52717173的博客

05-05

759

基于MATLAB分离点云冠层

如何使用U-Net模型对大规模高分辨率树种单木分割数据集进行处理 14个不同树种类中分割和标注了23,000个树冠，采集使用了DJI Phantom 4 RTK无人机。提供正射tif影像，点云、arc

2401_88440984的博客

11-29

793

机载点云单木分割方法和实现过程的概括介绍（论文赏析）

weixin_44329757的博客

08-14

5087

这里写目录标题主流方法图简单说明主流方法图简单说明从数据组织方法上看，主要有两种，一种是基于CHM，一种是直接基于点云。 CHM实际上就是归一化的数字表面模型nDSM，实现方法为，建立二维规则格网，将点云投影到格网中，格网值为内部点云的最低点高程，格网中无点时，进行插值，即将邻近格网值赋予该无点格网，得到DEM，同理将最低点高程改为最高点高程得到DSM，二者做差即可得到CHM。 a\ 分水岭方法在opencv库以及matlab中都可以直接调用分水岭函数来实现，关键在于如果在对应分割区域构建标记，来

安装MATLAB流程中遇到的问题

娃哈哈喽Zzz

07-15

222

在安装完成后，需要激活之前，点击图标没有任何显示。原因是之前安装了2017b版本，在启动时会与之前的残余文件有冲突。所以在win搜索栏中输入“%AppData%”，会出现“C:\Users\angel\AppData\Roaming”，删除原来已有的MATLAB文件。重启新安装的MATLAB文件。

Matlab打开慢、加载慢的解决办法

RickyWasYoung的博客

07-18

3.右键桌面的matlab图标，点击“属性”，然后点击“快捷方式”，复制目标内的路径，如"D:\Program Files\Polyspace\R2020a\bin\matlab.exe"，该路径记为D。1.找到路径“D:\Program Files\Polyspace\R2020a\licenses”（我是把matlab安装在D盘了，如果是其他盘修改路径即可），该路径记为A。5.用第四步的语句替换目标中的原语句，然后点击“应用”、“确定”即可提升打开、加载速度。

【MATLAB代码】基于Taylor迭代的二维TOA定位解算程序，锚点数量可自由设置。附完整的源代码，订阅专栏后可以查看

MATLAB卡尔曼的博客

07-16

摘要：本文研究了基于Taylor迭代的二维TOA定位算法，适用于非高斯噪声环境。通过仿真实验验证了该方法在4个和40个锚点下的有效性，展示了定位结果与误差收敛曲线。文中详细推导了迭代线性化过程，并提供完整的MATLAB代码实现，包括参数设置、TOA建模、迭代解算及可视化分析。结果表明，Taylor方法在合理初值下能快速收敛到高精度解，为UWB等测距定位系统提供了实用算法参考。代码可直接运行复现结果。

基于Matlab实现的加权邻域插值的彩色图像破损修复算法

ZSW1218的博客

07-15

651

破损图像修复在文物数字化、老照片再现、工业缺陷检测等场景中具有重要意义。针对传统插值算法在彩色图像小区域缺失情况下易产生模糊与色偏的问题，本文提出一种基于加权邻域插值（Weighted Neighborhood Interpolation, WNI）的彩色图像破损修复算法，并完成了其 MATLAB GUI 可视化实现。算法首先通过阈值分割检测出破损像素，随后在每个缺损点周围构建半径为 20 px 的局部窗口，并引入改进的逆距离加权函数以充分利用各方向上有效像素信息；对 R、G、B 三通道分别执行加权平均，

globalcrown的博客

07-18

139

吉林大学出版教材《汽车智能辅助驾驶系统技术》，国产仿真工具链GCKontrol-GCAir教学应用

基于Matlab改进大津法和Gabor滤波的织物缺陷检测系统

ZSW1218的博客

07-16

779

随着自动化技术的发展，织物缺陷检测已经成为纺织工业中的一个重要课题。传统的人工检测不仅效率低，而且容易受到主观因素的影响，因此，基于计算机视觉的自动检测方法得到了广泛的研究。本文提出了一种基于MATLAB的织物缺陷检测系统，该系统结合了改进的大津法（Otsu’s method）和Gabor滤波器（Gabor Filter）来实现高效、准确的缺陷检测。首先，利用Gabor滤波器提取织物图像中的纹理特征，通过多方向和多尺度的滤波器对不同纹理进行敏感性增强，从而提升织物表面细节的识别能力。然后，采用改进的大津法对

[Matlab]使用系统辨识应用程序辨识线性模型

catzhaojia的博客

07-16

814

从单输入/单输出（SISO）数据中估计和验证线性模型，以找到最能描述系统动态的模型。

中国1km逐月潜在蒸散发数据集 - matlab按shp批量裁剪

最新发布

weixin_43339605的博客

07-18

中国1km逐月潜在蒸散发数据裁剪方法本文介绍了使用MATLAB对中国1km逐月潜在蒸散发数据集进行空间裁剪的技术流程。该数据集来源于国家青藏高原科学数据中心，空间分辨率约1km（0.0083333°），时间跨度为1901-2024年。处理方法主要包括：1）导入蒸散发数据并读取关键字段；2）根据研究区shp文件进行初步裁剪；3）利用已有降水掩膜文件进行二次精确裁剪；4）数据单位转换和无效值处理；5）数据去平均化处理并保存结果。文中提供了完整的MATLAB代码实现，包括数据导入、裁剪、插值和可视化验证等关键步

一维时间序列的贝塔分布拟合算法matlab仿真

熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等

07-15

930

本文介绍了贝塔分布在一维时间序列拟合中的应用。贝塔分布是一种定义在(0,1)区间内的双参数连续概率分布，通过形状参数α和β可以灵活刻画数据的分布特征。文章阐述了贝塔分布在比例型时间序列建模中的优势，包括股票涨跌幅、设备故障率等场景。内容涵盖程序功能描述、测试软件版本、部分程序代码、算法理论概述以及参考文献。理论部分重点讲解了贝塔分布的概率密度函数、数据预处理要求和平稳性检验方法，为比例型时间序列分析提供了可靠的概率模型解决方案。

matlab切片

03-25

### MATLAB 切片操作详解 MATLAB 的切片功能允许用户高效地访问数组的特定部分或子集。这种技术广泛应用于多维数据处理，例如图像分析、信号处理以及三维体数据可视化。 #### 基本概念在 MATLAB 中，切片操作的核心是通过圆括号 `()` 对数组进行索引。这可以用于一维向量、二维矩阵甚至更高维度的数据结构[^2]。 --- #### 一维数组切片对于一维数组，可以通过指定起始位置和结束位置来提取子数组： ```matlab A = [1, 2, 3, 4, 5]; subArray = A(2:4); % 提取第2到第4个元素 ``` 如果省略起始或终止索引，则默认为整个范围： ```matlab firstThreeElements = A(1:3); % 获取前三个元素 lastElement = A(end); % 获取最后一个元素 allButFirst = A(2:end); % 获取除第一个以外的所有元素 ``` --- #### 二维矩阵切片对于二维矩阵，可以按照行列的方式进行切片。以下是几个常见示例： - **获取整行或整列** ```matlab B = magic(4); % 创建一个4x4魔方矩阵 row2 = B(2,:); % 获取第二行 column3 = B(:,3); % 获取第三列 ``` - **获取子矩阵** 通过指定行列范围，可提取任意大小的子矩阵： ```matlab subMatrix = B(1:2, 3:4); % 提取左上角2x2区域 ``` - **使用逻辑索引** 还可以利用布尔条件筛选满足特定条件的部分： ```matlab C = randi([1, 10], 3, 3); evenValues = C(mod(C, 2) == 0); % 找出所有偶数值 ``` --- #### 高维数组切片当处理高维数组时，只需扩展索引规则即可。例如，假设有一个三维数组 `D`，形状为 `[m,n,p]`，则可通过如下方式访问其部分内容： ```matlab D = reshape(1:27, [3, 3, 3]); % 创建一个3x3x3数组 sliceAtZPlane = D(:,:,2); % 提取z=2平面上的所有值 singleValue = D(1, 2, 3); % 访问单个元素 (x=1,y=2,z=3) ``` --- #### 应用实例：树冠与树干分割结合实际应用，在研究中提到的一种基于切片法的方法被用来实现树冠与树干的自动分割[^1]。这种方法依赖于精确选取感兴趣区域的能力，而 MATLAB 的强大切片工具正是这一过程的关键支持之一。例如，给定一张树木图片存储在一个名为 `treeImage` 的变量中，我们可以先定义边界框再裁剪目标对象： ```matlab % 定义矩形ROI（Region of Interest） xmin = 50; xmax = 150; ymin = 80; ymax = 200; croppedTree = treeImage(ymin:ymax, xmin:xmax); % 截取感兴趣的树区域 ``` 进一步地，为了探索复杂场景下的三维分布情况，也可以引入倾斜平面作为辅助手段[^3]。具体做法涉及计算旋转角度并重新映射坐标系内的像素点集合。 ---