切片法分割树冠与树干（Matlab实现）

最新推荐文章于 2025-09-19 09:50:32 发布
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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。

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！
07-15 462
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 1964
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
【完整源码+数据集+部署教程】树枝图像分割系统： yolov8-seg-LAWDS
最新发布
weixin_43860634的博客
09-19 644
【完整源码+数据集+部署教程】树枝图像分割系统： yolov8-seg-LAWDS
Python深度学习库DeepForest实战应用
weixin_28809949的博客
09-08 616
DeepForest 是一个专为生态遥感图像分析设计的开源深度学习工具库，基于 PyTorch 构建，主要用于树木检测与个体识别任务。其核心功能包括：加载预训练的卷积神经网络模型、执行实例分割（如 Mask R-CNN）、图像窗口划分、非极大值抑制（NMS）后处理等。DeepForest 通过封装复杂的模型调用流程，使得生态遥感领域的研究人员能够更便捷地进行高精度图像识别。
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
12-22 264
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
06-27 303
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
09-13 232
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
05-05 869
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 1004
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
树叶图像特征分类识别MATLAB实践项目
weixin_42234168的博客
05-18 677
计算机视觉作为一个跨学科的领域，融合了计算机科学、人工智能、图像处理、模式识别以及神经科学等多个领域的理论与技术。自20世纪50年代起，计算机视觉开始萌芽，经历了从概念提出到技术成熟的过程。早期的研究侧重于理解图像中的几何结构，如利用摄像机标定技术计算物体的三维位置。随着算法和技术的演进，机器学习，特别是深度学习的兴起，极大地推动了计算机视觉技术的发展，使得计算机视觉在理解复杂场景、识别和跟踪动态对象等方面取得了显著的成果。
MATLAB程序实现树叶图像特征分类识别
weixin_35748962的博客
07-13 778
图像识别技术是计算机视觉领域的重要分支，它涉及到将数字图像或视频数据转化为可操作信息的过程，是实现模式识别的关键技术。图像识别的目的是让计算机能够像人类一样“看到”并理解图像内容。MATLAB的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）提供了广泛的图像处理功能，这些功能涵盖了从基本的图像操作到高级图像分析的各个方面。其中，主要模块包括图像输入输出、图像显示、基本图像操作、图像分析、线性和非线性滤波、形态学操作、区域操作、几何变换、图像注册、图像配准和图像重建等。
后期总监的“分区”调色法：用Camera Raw AI蒙版，实现像素级精准控制
reddingtons的博客
07-15 649
今天，我将分享一个足以颠覆你传统修图工作流的、Adobe Camera Raw（及Lightroom）中由AI驱动的“神级”功能——AI智能蒙版（AI-Powered Masking）。
果园环境下的路径检测论文汇总
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
08-18 4595
针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题，提出了一种基于 U Net 网络的果园视觉导航路径识别方法。使用 Labelme 对采集图像中的道路信息进行标注，制作果园数据集;基于 U Net 语义分割算法，在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练，得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取，生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次 B 样条曲线拟合，完成导航路径的识别;最后，进行了实验验证。...
基于U-Net模型的视网膜血管分割
学习日常分享
05-14 9983
(1) 视网膜血管图像数据集DRIVE简介 DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction)数据集是用于视网膜病变研究的数据集，相关图像均来自于荷兰的糖尿病视网膜病变筛查计划，其被用于视网膜图像中的血管分割比较研究。该数据集由图像科学研究所于 2004 年发布。 DRIVE数据库已经建立，可以对视网膜图像中的血管分割进行比较研究。视网膜血管分割和描绘视网膜血管的形态属性，如长度、宽度、弯曲度、分支模式和角度，用于诊断、筛查、治疗和评估各种心血管和眼科疾
UNet架构被用于捕捉不同尺度下的高分辨率细节特征和低分辨率语义信息（名词“不同尺度”、“高分辨率细节特征”、“低分辨率语义信息”的理解）
weixin_51700815的博客
04-25 628
不同尺度：模型同时处理从像素级到物体级的各种尺寸特征高分辨率细节特征：用于精确定位，但缺乏语义低分辨率语义信息：用于分类，但丢失细节UNet通过编码器-解码器结构和跳跃连接，实现两者的优势互补，从而在复杂场景中实现精确分割。备注:以上是个人的理解，有不对的地方希望各位及时批评指正，共同进步。
MATLAB树叶图像特征分类识别实战
weixin_32242475的博客
11-05 1010
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目着重于使用MATLAB技术实现树叶图像的特征分类识别，包括图像分析、处理、分割、特征提取和分类识别等关键步骤。项目涵盖了从图像的初步理解到使用多种图像处理函数的详细过程，最后通过分类器对树叶进行分类。用户可以通过执行压缩包中的MATLAB代码来理解每个步骤的具体细节，并需要准备相应的训练图像数据集。 1. 图像分析与理...
Matlab中雷达切片干扰技术的实现与应用
文件名‘ChoppingAndInterleaving.m’很可能是一个Matlab脚本文件，该文件包含了实现切片转发干扰算法的具体代码。在Matlab中，.m文件通常表示脚本或者函数文件，脚本文件可以直接执行其中的命令序列，而函数文件则...
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