首页|基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法

基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
对图像中的鱼类目标进行分割是提取鱼类生物学信息的关键步骤.针对现有方法对养殖条件下的鱼类图像分割精度较低的问题,提出了基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法.首先,设计了基于目标检测的完整轮廓提取方法,将具有完整轮廓的鱼类目标从图像中提取出来作为分割阶段的输入,使得整幅图像的分割问题转化为局部区域内的分割问题;然后,搭建Canny边缘支持的深度学习分割网络,对区域内的鱼类实现较高精度图像分割.实验结果表明,本文方法在以VGG-16、ResNet-50和ResNet-101作为主干网络的模型上的分割精度为81.75％、83.73％和 85.66％.其中,以 ResNet-101 作为主干网络的模型与 Mask R-CNN、U-Net、DeepLabv3 相比,分割精度分别高14.24、11.36、9.45个百分点.本文方法可以为鱼类生物学信息的自动提取提供技术参考.
Fish Image Segmentation Method Based on Object Detection and Edge Support

覃学标、黄冬梅、宋巍、贺琪、杜艳玲、徐慧芳

展开 >

上海海洋大学信息学院,上海201306

上海电力大学电子与信息工程学院,上海200090

鱼类图像 目标检测 图像分割 边缘支持

国家自然科学基金上海市科委部分地方高校能力建设项目上海市科委部分地方高校能力建设项目

619722402005050190020050500700

2023

10.6041/j.issn.1000-1298.2023.01.028

农业机械学报
中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院

农业机械学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.904
ISSN：1000-1298
年,卷(期)：2023.54(1)
  • 3
  • 10