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题名结合空频域多尺度特征的植株叶片分割方法
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作者
罗薇
陈峰
张晓伟
梁虹
李军营
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机构
云南大学信息学院
云南省高校物联网技术及应用重点实验室
云南省烟草农业科学研究院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第3期166-174,共9页
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基金
云南省烟草公司重大科技项目(2021530000241025)
云南大学第十三届研究生科研创新项目(2021Y259)资助
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文摘
为实现植物表型参数的精准获取,针对自然环境下不同尺度叶片分割的细节损失问题,提出结合空频域多尺度特征的植株叶片分割方法。以U-Net网络架构为基础,设计下采样频域变换模块,在卷积神经网络中引入频域特征表示替换池化层,利用2D-DCT和2D-IDCT的频域变换方法感知植株叶片目标的全局语义特征;构建多尺度特征融合模块,增加6个上采样节点,提取和连接植株叶片图像细粒度的特征信息;改进通道注意力模块学习分支特征,采用联合损失函数优化网络性能。在2017CVPPP公开数据集上开展实验,结果表明,植株叶片分割网络的交叉比、平均交叉比、像素准确率、精准率和F-score分数分别达到了97.07%、98.04%、99.53%、99.68%和99.74%。与FCN-8s、FCN-ResNet、DeepLabV3+、SegNet和U-Net模型相比,网络的交叉比和平均交叉比最高提升23.32%和12.43%,在较小尺度和细节处理上改善了植株叶片的分割精度,可为植物表型方向的应用研究提供一种可借鉴的思路。
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关键词
植物表型
植株叶片分割
U-Net
频域特征表示
多尺度特征
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Keywords
plant phenotype
plant segmentation
U-Net
frequency domain feature representation
multi-scale features
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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