植被覆盖度作为植被的直观量化指标，是刻画陆地表面植被数量的一个重要参数，也是指示生态系统的重要指标。利用快速、精准的植被覆盖度测算方法对植被领域的研究十分重要，而现有的基于光谱指数的植被覆盖度检测的方法受到了对光谱的过度依赖，因此我们提出了一种基于变分层集的植被分割算法，该算法提升了植被分割的准确度。该算法在Gabor小波变换过程中提取多通道局部小波纹理，并通过整合该纹理特征来改善植被分割的准确度。算法也可以通过对非凸能量泛函进行凸变换自动生成植被先前的颜色。

                                 图一 已被绿化的植被覆盖图                                   图二 地表植被覆盖图

图三 基于GCTV的改进算法和ClusterMorph算法的水稻分割结果图 

(a) 为来自图集DB2的原始图，(b)为实况图，(c)和(d)分别为ClusterMorph算法和改进算法的结果图

论文下载：Tie-jun Yang, Yao-wen Chen, and Zhun Fan(*). Vegetation segmentation based on level set using multi-channel local wavelet texture. Signal, Image and Video Processing,2018，IF=1.102 [PDF Download],[Bibtex Download]