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자료유형
학술저널
저자정보
Ting-ting Yang (Zhejiang Agriculture and Forestry University) Su-yin Zhou (Zhejiang Agriculture and Forestry University) Ai-jun Xu (Zhejiang Agriculture and Forestry University) Jian-xin Yin (Zhejiang Agriculture and Forestry University)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
1,424 - 1,436 (13page)

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Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficientsegmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complexbackground. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptivemean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly onthe background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image usingbilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of thebackground and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by stepdetection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scalefeatures are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region ofinterest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared differentabstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentationaccuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%,3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, oursegmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows apromising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.
#Adaptive Mean Shift #Image Abstraction #Image Segmentation #Mathematical Morphology #Tree Segmentation

목차

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참고문헌 (36)

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Y. Boykov / 2000 / Interactive organ segmentation using graph cuts / Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCI 2000 :276~286 google schola Q. Zeng / 2009 / Algorithm based on marker-controlled watershed transform for overlapping plant fruit segmentation / Optical Engineering 48(2):027201 google schola H. T. Zhang / 2009 / Feature extraction for the stored-grain insect detection system based on image recognition technology / Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 25(2):126~130 google schola C. S. Sharp / 2001 / A vision system for landing an unmanned aerial vehicle / Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation :1720~1727 google schola D. K Isenor / 1986 / Fingerprint identification using graph matching / Pattern Recognition 19(2):113~122 google schola

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