針對高原鼠兔圖像目標(biāo)尺寸小、背景復(fù)雜、特征不顯著、基于活動輪廓的圖像分割模型無法有效分割的問題,采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SegNet語義模型對高原鼠兔圖像進(jìn)行分割:首先將采集的高原鼠兔圖像進(jìn)行預(yù)處理,尺度歸一化后制作成與Pascal VOC數(shù)據(jù)集格式一致的數(shù)據(jù)集;然后將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集與測試集,采用訓(xùn)練集對SegNet模型訓(xùn)練,測試集對模型進(jìn)行分割測試。對高原鼠兔圖像分割的試驗結(jié)果表明:與基于活動輪廓的Chan_Vese模型相比,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SegNet模型對高原鼠兔圖像分割時的交并比、平均像素精度、Dice相似性指數(shù)和Jaccard指數(shù)分別提高了68.33%、9.35%、30.61%和47.98%,過分割率和欠分割率分別降低了87.20%、16.52%。

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【文章目錄】：
1 數(shù)據(jù)來源
2 基于Seg Net的圖像分割模型的建立
3 高原鼠兔圖像的分割
4 結(jié)論



本文編號：3993428