基于U-Net模型和FCM算法的番茄穴盘苗重叠幼叶分割方法

作     者：赵广猛 王卫兵 Zhao Guangmeng

作者机构：石河子大学机械电气与工程学院新疆石河子832003 

出 版 物：《江苏农业科学》 (Jiangsu Agricultural Sciences)

年 卷 期：2022年第50卷第2期

页      面：206-212页

学科分类：09[农学] 0902[农学-园艺学] 090202[农学-蔬菜学] 

基　　金：国家自然科学基金(编号:61763042)。 

主　　题：穴盘苗幼叶 U-Net模型 FCM算法 图像分割 结合分割 

摘      要：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。