摘要
本发明提供了一种烟草茎叶图像分割方法,涉及图像处理技术领域,该方法包括基于控制环境采集和实地环境采集,获取烟草茎叶图像数据;对获取的烟草茎叶图像进行预处理,并对划分为训练集、测试集验证集;构建基于U‑Net的改进深度学习模型,利用训练集、测试集和验证集对改进的深度学习模型进行训练、测试和验证;利用经训练、测试和验证的深度学习模型,对烟草茎叶图像进行分割。本发明解决了现有技术在精确分割细长结构(如茎秆)以及处理严重类别不平衡方面的问题。
技术关键词
图像分割方法
深度学习模型
Sigmoid函数
注意力
阶段
解码器
子模块
编码器
训练集
表达式
深度特征提取
瓶颈
全局平均池化
通道
上采样
细长结构
图像处理技术
多层感知机