基于显著性目标检测的葡萄叶片病害分割

• 作者: 王书志 乔虹 冯全 张建华
• 来源期刊: 湖南农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 葡萄叶片病害 分割 显著性目标检测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 101-107
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

为提高葡萄叶片病害图像中病斑分割性能,提出了一种基于显著性目标检测的病斑分割方法.采用显著性目标检测网络来生成葡萄病害叶片图像的显著性图,通过多种分辨率的网格结构提取图像局部和全局信息,并将它们融合成预测特征;再对病害叶片的显著性图用自适应阈值法分割出叶片上的病害区域,并用形态学方法进行后处理.结果 表明,在测试集A上,所建立的方法对病斑分割性能指标马修斯相关系数(MCC)为0.625,略低于对比算法全卷积神经网络(FCN)的0.689,但在衡量泛化性能的测试集B上,所建立方法的MCC为0.338,远高于FCN的0.072,说明所建立方法在分割精度和泛化性方面具有较好的平衡性.