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基于改进DCGAN的小样本玉米病害图像扩充方法
1
作者
李艳玲
张博翔
+3 位作者
董萍
赵雨洋
FERNANDO Bacao
司海平
《河南农业大学学报》
北大核心
2025年第5期904-912,共9页
【目的】设计一种基于改进DCGAN(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)的图像扩充方法WSAR-DCGAN(wasserstein and self-attention residual networks dcgan,WSAR-DCGAN),为玉米叶片病害图像的增强与识别提供依...
【目的】设计一种基于改进DCGAN(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)的图像扩充方法WSAR-DCGAN(wasserstein and self-attention residual networks dcgan,WSAR-DCGAN),为玉米叶片病害图像的增强与识别提供依据。【方法】首先,将DCGAN原模型中的损失函数进行替换,并将自注意力机制模块融入原有的DCGAN模型中,提高模型对病害斑块特征的学习能力。其次,改进残差结构,并把改进后的残差网络应用到生成器与判别器中,增加网络深度,提取图像更深层次的特征以提高生成图像的真实性。【结果】WSARDCGAN扩充方法相较于DCGAN、DCGAN+和WGAN算法,生成病害图像的FID值分别降低了167.86、143.63和55.4,Gan-train与Gan-test的值相较于DCGAN提升了22.02%和23.82%。另外,使用WSAR-DCGAN扩充方法得到的图像数据集进行玉米叶片病害识别,在AlexNet、VGGNet和ResNet识别网络上的识别准确率分别提升了6.9%、7.14%和3.44%。【结论】该方法能够解决原始DCGAN训练过程不稳定、生成病害图像真实性多样性差等问题。
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关键词
小样本
数据扩充
残差网络
生成对抗网络
玉米病害叶片图像
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职称材料
基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法
被引量：
7
2
作者
刘立群
王联国
+1 位作者
火久元
郭小燕
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第4期183-186,共4页
针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算...
针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验,结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。
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关键词
最大类间方差法
改进和声搜索算法
玉米
叶片
病害
图像
病斑分割
最优分割阈值
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职称材料
题名
基于改进DCGAN的小样本玉米病害图像扩充方法
1
作者
李艳玲
张博翔
董萍
赵雨洋
FERNANDO Bacao
司海平
机构
河南农业大学信息与管理科学学院
新里斯本大学坎波利德校园NOVA信息管理学院
出处
《河南农业大学学报》
北大核心
2025年第5期904-912,共9页
基金
河南省科技攻关项目(252102520037)
河南省重点研发专项(251111211300,231111110100,231111211300)
+1 种基金
河南省杰出外籍科学家工作室(GZS2024006)
河南省中央引导地方科技发展项目(Z20231811005)。
文摘
【目的】设计一种基于改进DCGAN(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)的图像扩充方法WSAR-DCGAN(wasserstein and self-attention residual networks dcgan,WSAR-DCGAN),为玉米叶片病害图像的增强与识别提供依据。【方法】首先,将DCGAN原模型中的损失函数进行替换,并将自注意力机制模块融入原有的DCGAN模型中,提高模型对病害斑块特征的学习能力。其次,改进残差结构,并把改进后的残差网络应用到生成器与判别器中,增加网络深度,提取图像更深层次的特征以提高生成图像的真实性。【结果】WSARDCGAN扩充方法相较于DCGAN、DCGAN+和WGAN算法,生成病害图像的FID值分别降低了167.86、143.63和55.4,Gan-train与Gan-test的值相较于DCGAN提升了22.02%和23.82%。另外,使用WSAR-DCGAN扩充方法得到的图像数据集进行玉米叶片病害识别,在AlexNet、VGGNet和ResNet识别网络上的识别准确率分别提升了6.9%、7.14%和3.44%。【结论】该方法能够解决原始DCGAN训练过程不稳定、生成病害图像真实性多样性差等问题。
关键词
小样本
数据扩充
残差网络
生成对抗网络
玉米病害叶片图像
Keywords
few-shot
data augmentation
residual network
generative adversarial network
image of maize disease leaves
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法
被引量：
7
2
作者
刘立群
王联国
火久元
郭小燕
机构
甘肃农业大学信息科学技术学院
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第4期183-186,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61063028)
甘肃省科技计划资助项目(145RJYA288)
+6 种基金
甘肃省教育厅研究生导师项目(1102-05)
甘肃农业大学盛彤笙科技创新基金项目(GSAU-STS-1322)
中国博士后科学基金项目(2013M542398)
甘肃省自然科学研究基金计划项目(1308RJZA214
1208RJZA133)
甘肃省高等学校研究生导师科研项目(1202-04)
兰州交通大学青年科学基金项目(2013032)
文摘
针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验,结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。
关键词
最大类间方差法
改进和声搜索算法
玉米
叶片
病害
图像
病斑分割
最优分割阈值
Keywords
OTSU
Improved harmony search algorithm
Maize leaf disease image
Disease spot segmentation
Optimal segmentation threshold
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进DCGAN的小样本玉米病害图像扩充方法
李艳玲
张博翔
董萍
赵雨洋
FERNANDO Bacao
司海平
《河南农业大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法
刘立群
王联国
火久元
郭小燕
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
7
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职称材料
已选择
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