Image processing 如何从树木图像中提取树枝结构和树叶

我正在研究一个问题，我需要分别从树上提取可见的分支结构和树叶。建议的技术可以是全自动的，也可以是半监督的（用户画一些笔画来帮助分割）。我想知道如何实现这一点，哪些工具、技术或语言最适合完成这项任务。

是否有可能移除相机上的红外（红外线）过滤器？现在做这件事很便宜。如果是这样的话，你可以利用这样一个事实，即树叶中的叶绿素反射红外波长相当强烈，因此在红外波长中显示出明亮

尝试通过谷歌搜索“NDVI”（归一化植被差异指数）以获得进一步解释

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不一定是答案，但这太多了，无法放在评论中。我胡乱地画了几分钟一棵树的照片

这是我的原始图像：

我尝试使用以下方法（在MATLAB中）获得G和RB之间的差异，以突出绿色区域：

我还试着在HSV颜色空间中查看H通道

htest = rgb2hsv(image);
htest(:,:,2:3) = 1;
figure, imshow(hsv2rgb(test))

你不需要把它转换回rgb，这样看起来更酷

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我现在对分支机构没有什么好主意。唯一让人想到的是，要利用树枝与树叶相连这一事实，树枝通常呈树状（我知道这很令人惊讶）。

这张图像将用手机拍摄，因此我认为ndvi没有帮助。我需要一种方法，可以先从背景中分割出树木，然后从中分割出树叶和可见的树枝。你对这张图像有什么假设吗？也就是说，你能确定背景不是更多的树吗？也许背景主要是天空？树叶主要是绿色的吗？是的，我可以考虑这些假设。如果您列出的假设是正确的，那么解决方案是什么。还有，如果我说背景中没有更多的树木，而不是只有天空，背景中有建筑物/墙壁/车辆。如果树叶是绿色的，试着只看G通道。与背景相比，它可能更为突出。或者它可能在HSV颜色空间中相对于图像的其余部分有一个唯一的H值，如果你能接受最小的用户输入，你可以让他们选择一片叶子，然后有一个非常窄的色调范围来寻找其他叶子，而且它对阴影的敏感度会稍低一些。我要写一个答案，这样我可以更详细一点。非常感谢马修·波普。。。颜色分割似乎是一种很好的方法。

htest = rgb2hsv(image);
htest(:,:,2:3) = 1;
figure, imshow(hsv2rgb(test))