基于深度特征融合的空间植物图像分割算法

摘要：

空间植物培养实验作为空间科学的一项重要研究,通常会获得大量的植物序列图像,传统的处理方法多采用人工观察,以供后续的进一步分析.本文提出一种基于多尺度深度特征融合的空间植物分割算法.该方法应用全卷积深度神经网络来提取多尺度特征,并分层次地融合由深层到浅层的特征,以达到对植物进行像素级的识别.分层次的特征融合了语义信息、中间层信息和几何特征,提高了分割的准确性.实验表明该方法在分割准确性方面表现良好,能够自动提取空间植物实验中的有效信息.

关键词：图像分割、全卷积神经网络、多尺度特征融合、植物

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：58-62