基于深度学习的青菜病害区域图像语义分割与定位

1、研究思路

提出了一种基于深度学习的青菜灾害区域图像语义分割的方法，通过 fine－tune FCN 以像素级精度分割出图像中作物灾害区进行识别，并借助地面安置的图像定位标记判断出灾害在地面上的准确位置。由于目前暂无无人机拍摄的公开青菜病害图像数据集，通过专业无人机采集的方式自建青菜病害区域图像数据集以满足检测需要。

2、图像语义分割

是指根据一定的相似性准则将图像划分成不同区域的过程，是计算机视觉、图像处理等领域的基础性问题之一。

3、图像语义分割过程

【1】图像语义分割前按照图 2 通过直方图均衡化对图像进行处理，提高图像对比度并增强了图像细节，使得不同区域之间的色彩分割更加明显。
【2】FCN 作为图像语义分割的基本网络结构，并在原网络基础上进行 fine－tune 使之更好地适应该数据集。