| 基于OpenCV的近景图像增强和分割算法研究 |
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| 引用本文： | 张弯,靳奉祥,赵相伟,季民,李婷.基于OpenCV的近景图像增强和分割算法研究[J].北京测绘,2018,32(8). |
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| 作者姓名： | 张弯 靳奉祥 赵相伟 季民 李婷 |
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| 作者单位： | 山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛,266590;山东省"3S"工程技术研究中心,山东 青岛,266590;山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛,266590;山东省"3S"工程技术研究中心,山东 青岛,266590;山东建筑大学 测绘地理信息学院,山东 济南,250101 |
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| 基金项目： | 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室开放基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 本文通过对近景图像的对比度和亮度进行分析实现了自动选择图像增强算法的方法,分别对金字塔均值漂移分割算法、分水岭分割算法和GrabCut分割算法进行了对比研究。经实验表明,图像对比度太小、亮度太高或太低对近景图像分割都会造成不利的影响,伽马变换增强算法适合调整亮度较高的图像,直方图均衡化增强算法适合调整亮度较低的图像。分水岭分割算法和GrabCut分割算法不适合近景图像多类别的自动分割,而金字塔均值漂移分割算法是基于核密度梯度估计的无参数快速统计迭代算法,可实现类别自动分割,分割精度较高,而且利用建立金字塔结构可进行多尺度分割。本文的研究成果对自动选择最佳的图像增强算法和分割算法以及参数设置具有重要的参考价值。
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| 关 键 词： | OpenCV 图像对比度和亮度 图像增强 金字塔均值漂移图像分割算法 分水岭图像分割算法 GrabCut图像分割算法 |
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