基于边缘引导的特征融合农作物分割算法

本发明涉及基于边缘引导的特征融合农作物分割算法，首先，采用色彩抖动和高斯滤波对农业图像进行预处理。然后，构建基于多尺度的边缘感知(Edge‑aware Module，EAM)编码器来提取农业图像中边缘、轮廓等多尺度细节信息，并将该信息作为解码器的先验表示。同时，构建边缘特征引导的聚合模块(Edge‑guidance Feature Module，EFM)将来自编码器中的先验表示与深层特征有效聚合。最后，采用交叉熵和dicceloss混合损失函数来缓解数据类别不平衡问题。实验结果表明，与传统的UNet分割模型相比，本发明的DSC提高6％、IoU提高7.04％、TPR提高9.7％。