科研产出
基于VGG-UNet的食用菌菌丝体表型参数自动测量方法
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：食用菌菌丝体表型特征是食用菌种质资源评价和科学育种的重要依据.针对传统阈值分割方法提取菌丝体区域易受到光照不均、菌丝体不规则生长和培养皿内产生代谢物等因素干扰的问题,制作食用菌菌丝体图像数据集,并提出一种基于深度学习的食用菌菌丝体表型参数自动测量方法.将U-Net网络编码器部分替换为VGG16的前13个卷积层,引入预训练权重,构建适用于菌丝体分割的VGG-UNet模型.测试集上对比实验表明,该模型的平均交并比达到98.18%,比原始U-Net模型高0.93个百分点.经该模型获取菌丝体分割图像后,利用OpenCV相关函数计算菌丝体的半径、周长、面积、覆盖度、圆整度这5个表型参数.将人工测量方法与本文方法进行线性回归分析,得出菌丝体半径、周长、面积和覆盖度的决定系数分别为0.979 5、0.991 5、0.975 0和0.975 0,均方根误差分别为2.20 mm、4.73 mm、176.74 mm2和3.16%.经测试,本文方法能准确地完成食用菌菌丝体表型参数自动测量任务,为食用菌表型分析研究提供理论基础.
关键词： 食用菌菌丝体 表型参数 深度学习 图像处理 语义分割 VGG-UNet
全文链接
请求原文
IspecHyper多旋翼无人机高光谱影像处理方法研究
《安徽农业科学 》 2024
摘要：为解决IspecHyper(莱森光学)多旋翼无人机高光谱成像系统缺乏数据处理配套软件,采集多航带高光谱数据误差大、坐标缺失、无法自动拼接等问题,以武鸣区太平镇角龙村柑橘种植基地为研究区,开展IspecHyper多旋翼无人机高光谱影像处理方法研究.首先,利用IspecHyper-VM200成像系统获取研究区高清照片和多航带高光谱影像数据;其次,以高清照片为数据源,通过PXI4D Mapper软件预处理和ENVI软件影像几何校正,形成高分辨率无人机正射影像;最后,利用ENVI软件裁剪多航带高光谱影像扭曲边界数据,以无人机正射影像为基准完成几何校正,进而通过影像镶嵌和光谱转换计算,形成高光谱反射率影像产品.结果表明,该研究形成的技术方法可有效解决IspecHyper多旋翼无人机高光谱影像处理存在问题,同时为无人机高光谱影像处理提供技术参考.
关键词： 遥感 IspecHyper 无人机 高光谱影像 图像处理
全文链接
请求原文
基于黑白扫描图像的叶面积测量方法
《广西农学报 》 2022
摘要：【目的】为了快速准确测量叶片面积，探讨一种基于黑白扫描图像的测量方法。【方法】使用平板扫描仪制作叶片黑白二值图像，利用图像处理软件读取图像并统计图像和叶片的总像素，依据扫描成像大小与扫描稿台尺寸等比关系，以及已知的扫描稿台尺寸，计算获取叶片面积；分别使用两个不同品牌型号扫描仪对20张叶片进行测量，以方格纸法测量结果为真值依据进行误差分析，同时采用叶面积仪进行比对验证。【结果】两个扫描仪均方根误差分别为0.90 cm~2、0.95 cm~2，平均相对误差分别为1.06%、1.64%；叶面积仪测量均方根误差为0.62 cm~2，平均相对误差为0.92%。【结论】扫描仪法与方格纸法和叶面积仪测量结果间均不存在显著差异，基于黑白扫描图像的叶片面积测量方法具有方便快捷、成本低、精度高的应用潜力。
全文链接
请求原文
首页上一页1下一页尾页
