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基于U-Net模型和FCM算法的番茄穴盘苗重叠幼叶分割方法
被引量：
4
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作者
赵广猛
王卫兵
《江苏农业科学》
北大核心
2022年第2期206-212,共7页
针对传统方法对番茄穴盘苗重叠幼叶图像分割精度较低、背景剔除困难的问题,提出一种基于U-Net模型和模糊C均值聚类(FCM算法)相结合的图像分割方法。首先用ExRG法对图像的背景进行剔除,得到待分割幼叶的主体区域,对图像进行预处理。其次...
针对传统方法对番茄穴盘苗重叠幼叶图像分割精度较低、背景剔除困难的问题,提出一种基于U-Net模型和模糊C均值聚类(FCM算法)相结合的图像分割方法。首先用ExRG法对图像的背景进行剔除,得到待分割幼叶的主体区域,对图像进行预处理。其次建立数据集,训练网络模型,用预训练的U-Net模型分割幼叶主体区域,提取其过渡区域;同时用FCM算法分割幼叶主体区域,提取其过渡区域。然后结合FCM算法分割得到的过渡区域和U-Net模型分割得到的过渡区域,得到重叠叶片的最终分割结果。最后,为了得到精准的评估结果,将重新连接的过渡区域进行填充,并与其他文献所述的算法进行对比分析。结果表明,所提出的基于U-net模型和FCM算法对穴盘苗幼叶轮廓分割的结果更加准确,泛化性更强。证明对番茄幼苗叶片图像分割的有效性,为幼苗生长状况的检测研究提供了支持。
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关键词
穴盘苗幼叶
U-Net模型
FCM算法
图像分割
结合分割
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题名
基于U-Net模型和FCM算法的番茄穴盘苗重叠幼叶分割方法
被引量：
4
1
作者
赵广猛
王卫兵
机构
石河子大学机械电气与工程学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2022年第2期206-212,共7页
基金
国家自然科学基金(编号:61763042)。
文摘
针对传统方法对番茄穴盘苗重叠幼叶图像分割精度较低、背景剔除困难的问题,提出一种基于U-Net模型和模糊C均值聚类(FCM算法)相结合的图像分割方法。首先用ExRG法对图像的背景进行剔除,得到待分割幼叶的主体区域,对图像进行预处理。其次建立数据集,训练网络模型,用预训练的U-Net模型分割幼叶主体区域,提取其过渡区域;同时用FCM算法分割幼叶主体区域,提取其过渡区域。然后结合FCM算法分割得到的过渡区域和U-Net模型分割得到的过渡区域,得到重叠叶片的最终分割结果。最后,为了得到精准的评估结果,将重新连接的过渡区域进行填充,并与其他文献所述的算法进行对比分析。结果表明,所提出的基于U-net模型和FCM算法对穴盘苗幼叶轮廓分割的结果更加准确,泛化性更强。证明对番茄幼苗叶片图像分割的有效性,为幼苗生长状况的检测研究提供了支持。
关键词
穴盘苗幼叶
U-Net模型
FCM算法
图像分割
结合分割
分类号
S641.2 [农业科学—蔬菜学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于U-Net模型和FCM算法的番茄穴盘苗重叠幼叶分割方法
赵广猛
王卫兵
《江苏农业科学》
北大核心
2022
4
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