私の目標は、航空画像のフィールド セグメンテーションを実行することです。作物ごとに色が異なり、セグメンテーションの対象として適しているようです。
画像には、R、G、B、IR1、および IR2 (IR - 赤外線) の 5 つのスペクトル コンポーネントが含まれています。
サンプル画像は次のとおりです (同じ地面領域の 5 チャンネル):
>>サンプル画像<<
私の考えは、ある種のカラー画像グラデーションを使用してから、その上で Watershed を実行することでしたが、これにより、過度にセグメント化された画像が残ります。おそらく、元のグラデーション画像にランダムノイズを繰り返し追加することで、ある種の確率的流域を作成し、ノイズのあるすべてのグラデーション画像に対して流域を実行できます。すべての集水域の共通の尾根を最終的な尾根として使用できますか?
どんな種類の助けも大歓迎です。:)