Image processing 噪声图像中的藤行检测

我试图在一张包含大量树木、其他植被和不重要物体的图像中检测藤蔓行，以用于植物健康检测和作物产量。对象和树可以位于藤行之间，需要在进一步处理之前进行分割。这些图像是由无人机拍摄的多光谱图像

计划A是使用DCM和NDVI农业指数，并使用阈值来切断对一排葡萄树来说过高的指标。然而，我们使用的无人机可能会给DCM带来一些不好的结果，所以我需要一个方案B

使用opencv，我对图像进行了骨架化，创建了一些可能是噪声的连接线和点。然而，删除这些点可能会导致信息丢失，因此这不是最佳选择

我见过圆检测方法和分水岭算法，但当对象彼此太近时，它们往往会聚集在一起

预期的结果应该是葡萄藤行和其他图像彼此清晰地分割。我需要有人指引我正确的方向。任何帮助都将不胜感激

以下是我正在研究的领域的图片：

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以下是我尝试使用DCM和NDVI对其进行分割的结果：

您忽略了包含图像或Dropbox/GoogleDrive链接。添加了图片。我期待多光谱图像…抱歉。在这里这些图像经过QGIS预处理，我分别得到了每个波段。NDVI分别为NIR-RED/NIR+RED和DCM为DSM-DTM。如果您有NIR UAV.tiff图像和红色通道UAV.tiff图像，它们不是从同一角度捕获的，但它们所描绘的植物场是相同的。如何匹配它们，以便在两幅图像上获取相同的像素（同一植物地）并计算NDVI？在计算NDVI方面还有其他解决方案吗？你没有包括你的图像，或者一个Dropbox/GoogleDrive链接。添加了图片。我期待多光谱图像…抱歉。在这里这些图像经过QGIS预处理，我分别得到了每个波段。NDVI分别为NIR-RED/NIR+RED和DCM为DSM-DTM。如果您有NIR UAV.tiff图像和红色通道UAV.tiff图像，它们不是从同一角度捕获的，但它们所描绘的植物场是相同的。如何匹配它们，以便在两幅图像上获取相同的像素（同一植物地）并计算NDVI？在计算NDVI方面还有其他解决方案吗？？