树冠自适应切片算法及其 MATLAB 实现

树冠自适应切片算法及其 MATLAB 实现

1. 前言
   随着遥感技术的发展，高分辨率卫星影像已经成为获取地表信息的重要手段。在如此大量的图像数据中，如何高效、准确地提取树冠信息成为了研究的重点。在这个过程中，树冠自适应切片算法得到了广泛应用。本文介绍了树冠自适应切片算法的原理和 MATLAB 实现方式，并给出了相应的源代码。

2. 树冠自适应切片算法原理
   树冠自适应切片算法是一种基于区域生长的树冠分割方法。该算法通过不断地按照树冠轮廓边缘进行切割，直到所有的树冠被完全切割出来。具体算法流程如下：

（1）以树干为起点，从下往上进行区域生长，找到一个可生长的区域，将其作为树冠的初始区域。

（2）对于每一个生长的区域，计算该区域与周围区域的相似性，选择相似性最大的区域进行生长，并将两个相邻区域进行融合。

（3）重复执行第二步，直到无法再继续生长。

（4）对于没有被包含在任何一个生长区域中的像素点，将其视为背景并进行标记。

（5）根据标记的像素点的坐标，计算出每个树冠的轮廓，并将其提取出来。

3. MATLAB 实现
   下面给出了该算法的 MATLAB 实现代码。其中，image 为输入的图像数据，treeNo 为需要分割的树木编号。

function [result] = TreeCrownSlicing(image, treeNo)
    [m, n, ~] = size(image);
    result = zeros(m, n);

    % 找到指定树木的起始点
    if tre