结合图像增强和卷积神经网络的小麦不完善粒识别

摘要：

针对实际应用场景下,小麦籽粒图像背景单一以及小麦不完善粒的不完善特征大多是局部特征而大部分图像特征与正常粒无异的特点,提出一种基于细节的图像增强(IE)的小麦不完善粒识别方法.首先,使用交替最小化算法约束原图在水平方向和竖直方向的L0范数来平滑原图作为基础图层,并用原图减去基础图层得到图像的细节层;然后,突出细节层后将其与基础图层叠加以增强图像;最后,将增强后的图像作为卷积神经网络(CNN)的输入,使用加入了批正则化(BN)层的CNN对图像进行识别.分别以经典分类网络LeNet-5、ResNet-34、VGG-16和在其中添加BN层的这些网络作为分类网络,增强前后的图像作为输入来进行分类实验,并以测试集准确率评估性能.实验结果表明,三个经典分类网络均在添加了BN层后而使用相同输入时的测试集准确率提高了5个百分点,在使用细节增强后的图像作为输入时三个网络的测试集准确率提高了1个百分点,以上二者联合使用时三个网络均获得超过7个百分点的测试集准确率提升.

关键词：小麦不完善粒识别、卷积神经网络、L0平滑、图像增强、批正则化、分类

所属期刊栏目：41

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：四川省科技计划项目;四川省教育厅项目

在线出版日期：2021-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：911-916