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针对多光谱图像中由于多镜头多光谱相机各通道之间存在的偏差以及传统分割方法的不适用,图像分析处理过程往往会出现无法自动化分割或分割精度较低的问题,提出采用基于相位相关算法和基于UNet的语义分割模型对田间生菜多光谱图像进行各个通道的精确配准并实现前景分割。使用Canny算法对多光谱各通道图像进行边缘提取,进而使用相位相关算法对多光谱各通道图像进行配准,单幅图像平均处理时间0.92s,配准精度达到99%,满足后续图像分割所需精度;以VGG16作为主干特征提取网络,直接采用两倍上采样,使最终输出图像和输入图像高宽相等,构建优化的UNet模型。实验结果表明：本文所提出的图像配准和图像分割网络,分割像素准确率达到99.19%,平均IoU可以达到94.98%,能够很好地对生菜多光谱图像进行前景分割,可以为后续研究作物精准表型的光谱分析提供参考。 相似文献
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目前对玉米出苗动态检测监测主要是依靠人工观测，耗时耗力且只能选择小的样方估算整体出苗情况。为解决人工出苗动态管理不精准的问题，实现田间精细化管理，本研究以田间作物表型高通量采集平台获取的高时序可见光图像和无人机平台获取的可见光图像两种数据源构建了不同光照条件下的玉米出苗过程图像数据集。考虑到田间存在环境背景复杂、光照不均等因素，在传统Faster R-CNN的基础上构建残差单元，使用ResNet50作为新的特征提取网络来对Faster R-CNN进行优化，首先实现对复杂田间环境下玉米出苗识别和计数；进而基于表型平台所获取的高时序图像数据，对不同品种、不同密度的玉米植株进行出苗动态连续监测，对各玉米品种的出苗持续时间和出苗整齐度进行评价分析。试验结果表明，本研究提出的方法应用于田间作物高通量表型平台出苗检测时，晴天和阴天的识别精度分别为95.67%和91.36%；应用于无人机平台出苗检测时晴天和阴天的识别精度分别91.43%和89.77%，可以满足实际应用场景下玉米出苗自动检测的需求。利用表型平台可获取时序数据的优势，进一步进行了玉米动态出苗检测分析，结果表明利用本模型得到的动态出苗结果与人工实际观测具有一致性，说明本研究提出的模型的具有鲁棒性和泛化性。 相似文献
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