森林冠层参数已被广泛应用于森林生态系统研究。冠层结构的各项参数能够直接反映植被的生长能力,这些参数为森林氧气释放速率、固碳效率和水土保持能力的测量与计算提供了极大的帮助,并且对森林生态系统的各项指标估计测量提供重要依据。森林冠层图像分割是采用数字图像处理方法得到森林冠层参数的关键步骤。分割的主要目的是分割图像中天空及植被区域的像素,以便后续冠层参数计算,图像分割算法的选取直接影响分割的准确性和实时性。本文以国家自然基金项目《基于反馈验证机制的森林冠层叶面积指数测量方法研究》(31370710)为背景,重点分析和改进全局自适应阈值和局部自适应阈值算法,主要研究工作如下:首先,研究森林冠层图像预处理过程。首先,选取对比度更高的通道图像以改善分割效果。其次,为降低传统鱼眼图像有效区域选取算法误差率,提出结合逐行逐列扫描法和区域生长法的改进算法。其次,通过图像直方图变换改善对比度。最后,针对森林鱼眼冠层图像分割受树梢、树干等区域反光现象或光晕现象影响严重问题,提出通过S通道调整I值来减少强光影响的去反光算法。其次,研究基于全局阈值Otsu算法的森林冠层图像分割算法。首先,分析传统一维、二维及三维Otsu法并提出不足,针对低维Otsu处理存在较大误差,三维Otsu法速度过慢的问题,采用对三维Otsu算法降低维度的处理方法,将三维分化为一维和二维Otsu算法。其次,针对分解后的二维Otsu抗噪性能较弱的问题,采用曲线阈值选取并提出类内相似度概念。最后,针对分解后的二维Otsu仍存在寻优时间较长的问题,分析传统粒子群算法(PSO)和萤火虫算法(FA)的优势和不足,采用改进后FA方法进行优化处理。然后,研究基于局部自适应阈值的森林冠层图像分割算法。首先,针对出现块状效应问题,提出将子图像形状改为相同方位角和天顶角范围下的扇形区域,并通过大津算法分别分割。其次,为进一步改善块状效应现象,采用基于像素邻域滑动取阈值的Bernsen算法进行处理,并提出改进Bernsen的阈值规则,实现自动有效区域提取过程。其次,为进一步加快分割速度并改善分割效果,通过Niblack算法实现分割处理,分析传统算法的不足,提出增加最低标准差阈值的方法来减少算法的过分割。最后,设计森林冠层图像分析系统。硬件采集系统采用以SToRM32-BGC陀螺仪加速度控制器为核心的三轴自平衡智能云台,并搭载鱼眼摄像头相机;软件分析系统采用MATLAB的GUIDE开发环境设计用户界面,可以实现PC端高效处理森林鱼眼冠层图像。