基于目标特征的植株深度图像修复

来源 :图学学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户:Ricky_C
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针对植株深度图像的像素错误和缺失、常见的滤波方法无法准确修复植株深度图像的问题,提出一种基于目标特征的植株深度图像修复方法。首先基于颜色和空间信息的图像分割算法对植株彩色图像进行目标分割,再检索每个目标的外轮廓,并对外轮廓进行多边形拟合;其次,基于目标区域搜索深度图像中具有正确深度值的像素作为目标区域采样点,并对叶片区域的图像进行归一化;最后,利用空间拟合法计算各目标区域的方程,修复区域内小面积错误和缺失的深度值,同时采用支持向量机和空间变换运算对大面积错误和缺失深度值的叶片区域进行修复。实验结果表
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图可视化技术是可视化研究的重要内容,近年来大图的绘制问题一直是图可视化技术的焦点。为此,提出了一种快速多层次算法用于解决大图绘制问题。采用多层次方法作为算法的框架,以FR力导向算法的变体结合质心算法以及四叉树空间分解等方法对单层布局进行优化。另外,还使用了约束规范化和能量模型2种加速方法。实验表明,该算法具有高效的性能和良好的布局效果。其效率非常高,在单核CPU下,可以在大约5 s内很好地绘制出1