基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取

作者：熊俊逸; 朱德利; 文瑞

来源：重庆师范大学学报(自然科学版), 2023, 1-10.

• 玉米穗丝
• 显著性检测
• 图像分割
• 目标提取

【目的】玉米穗丝是玉米的受粉器官，其生长发育状况与产量密切相关，为了实现穗丝性状的自动监测与评价，提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。【方法】首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性，形成显著图，再利用自适应阈值分割对显著图初步预分割，然后寻找最大连通域获得单一目标二值图像，根据穗丝特点确定形态学处理的最佳卷积核并生成包含目标、背景和不确定区域的自适应三分图，以拉普拉斯矩阵优化closed-form matting算法中目标函数的分块矩阵，最后根据玉米穗丝特点，结合三分图结果和优化过的算法对玉米穗丝进行软分割实现精细化提取。【结果】实验结果表明，本研究方法像素准确率(PA)值为97.96%，综合评价指标F-measure值为94.16%，准确率相较于基于点运算的OTSU算法、Grabcut算法和基于神经网络的深度学习算法SeFormer和DeeplabV3，分别提高了10.43、2.35、1.67和1.91个百分点，F-measure值分别提高了23.96、5.59、4.28和5.13。【结论】此方法能有效弥补硬分割算法对玉米穗丝这种特殊对象的分割缺陷，提取的目标区域接近其真实区域，准确度高，从而为智能化监测玉米穗丝生长状况提供技术支持。

• 出版日期2023
• 单位重庆师范大学