植物是地球上不可或缺的生物之一,它為人類(lèi)提供食物和藥材,保護(hù)著水資源以及我們賴(lài)以生存的土地,并在氣候調(diào)節(jié)等方面起著十分重要的作用。研究植物,特別是在植物的葉片分割這個(gè)問(wèn)題上具有重要價(jià)值。植物葉片的分割在植物的識(shí)別、植物健康狀況的檢測(cè)等問(wèn)題上有著重要的意義。研究植物葉片的分割方法是植物在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的重要任務(wù)之一。針對(duì)深度學(xué)習(xí)下的植物葉片分割方法的數(shù)據(jù)缺乏問(wèn)題,本文提出了一種使用合成數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)的方法,進(jìn)而研究自然背景條件下的單片植物葉片分割問(wèn)題。同時(shí),結(jié)合條件隨機(jī)場(chǎng)、空洞卷積、空洞空間金字塔池化等方法的分割網(wǎng)絡(luò),在植物葉片的分割精度上更加精細(xì)。本文在本課題所做的工作如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)的分割方法,它在自然背景下不能對(duì)植物葉片進(jìn)行全自動(dòng)分割或者分割效果比較差等問(wèn)題,本文選擇了使用深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)進(jìn)行植物葉片的全自動(dòng)分割。(2)針對(duì)深度學(xué)習(xí)下的植物葉片研究算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏問(wèn)題,本文利用三維樹(shù)葉模型來(lái)生成分割數(shù)據(jù)。并詳細(xì)討論了如何通過(guò)一張植物葉片,重建得到不同形狀、顏色的樹(shù)葉模型,并和不同的背景融合,自動(dòng)生成大量的訓(xùn)練圖片和訓(xùn)練標(biāo)簽。然后本文利用合成的葉片數(shù)據(jù)和標(biāo)簽來(lái)訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò),并...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1復(fù)雜背景下的單片植物葉片

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文1緒論2本所有的研究都集中在單片植物葉片分割問(wèn)題上，其中，在背景比較單一的葉片上分割效果已經(jīng)比較好，但是自然背景下的單片植物葉片分割效果還有很大的提升空間，目前還沒(méi)有一種能夠?qū)崿F(xiàn)全自動(dòng)分割，并且分割效果讓人滿(mǎn)意的方法。因?yàn)樽匀槐尘跋碌闹参锶~片分割難度大大提升，....

圖2.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本Fig.2.1Asampleoftrainingimage

]對(duì)邊緣進(jìn)行優(yōu)化，利用CRF作為一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層來(lái)使分割結(jié)果更佳精細(xì)。在此基礎(chǔ)上，DeepLab[24][25]等模型，提出了使用空洞卷積來(lái)替換網(wǎng)絡(luò)中最后幾層的卷積層，實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大感受野，增加全局分割預(yù)測(cè)能力，并使用CRF來(lái)增加邊緣分割效果。不同于FCN的結(jié)構(gòu)，SegNet[26]....

圖3.1葉片的建模過(guò)程

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文3植物葉片分割數(shù)據(jù)生成流程123植物葉片分割數(shù)據(jù)生成流程本章說(shuō)明了本文生成分割數(shù)據(jù)集生成方法。首先，本文先建立樹(shù)葉的三維模型，利用葉片變形和顏色改變得到該類(lèi)樹(shù)葉的多種模型。第二步，將樹(shù)葉模型投影到二維平面，與不同背景融合，從而生成各種各樣的葉片數(shù)據(jù)和標(biāo)簽。在建....

圖3.2葉片的掃描圖像

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文3植物葉片分割數(shù)據(jù)生成流程13圖3.2葉片的掃描圖像Fig.3.2Scanningimageofleaves其具體的步驟在于，在獲得植物圖片之后，本文把葉片轉(zhuǎn)為灰度圖，再把葉片的灰度圖轉(zhuǎn)化為二值圖像。對(duì)其進(jìn)行二值化的目的是使得葉片的輪廓更加清晰，減小計(jì)算量，有....

本文編號(hào)：3937279