基于DCP算法增强暗纹东方鲀胚胎图像

• 作者: 冯国富 刘亚蕊 陈明 翁正 王耀辉
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 暗纹东方鲀 胚胎检测 暗通道先验 图像增强 YOLOv5网络
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 畜牧兽医·水产养殖|ANIMAL HUSBANDRY AND VETERINARY SCIENCES·AQUICULTURE
• 页码范围: 1493-1500
• 页数: 8页
• 分类号: S961.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4440.2021.06.018

摘要

为了能够精准地识别出暗纹东方鲀胚胎发育的各个时期,提高人工繁殖和杂交育种的成活率,采用暗通道先验(DCP)算法和它的2个反演以及推导,对胚胎图像进行增强.推导出4种透射率,再结合像素值的缩小和放大最终生成8种增强效果.其中图像增亮与图像增暗结合的A+X组合算法效果最佳,增强后的图像细节信息更加丰富,各个时期的特征更加清晰.选用多目标检测算法YOLOv5网络对图像中的胚胎进行提取和分类.结果表明,增强后图像分类结果的准确率比原始图像提高4.5％,损失函数降低0.16％.