基于U-Net卷积神经网络的年轮图像分割算法OACSCDCSTPCD
Segmentation algorithm of annual ring image based on U-Net convolution network
树木年轮学的研究需要统计树龄和测量轮宽,由此推算环境变换和树木生长信息,因此准确提取年轮特征信息至关重要.精准识别出年轮图像中的早材、晚材和树皮是实现自动化测量年轮参数的首要工作.树木年轮的生长过程中存在年轮的早材和晚材间边界过渡模糊、节疤和伪年轮等现象,且年轮圆盘在砍伐和采集过程中表面会存在毛刺和噪声点,使用传统的图像分割算法难以得到理想的效果.本文结合深度神经网络的特点,针对年轮图像的分割问题,构建了基于U-Net卷积神经网络的年轮图像语义分…查看全部>>
宁霄;赵鹏
东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040
U-Net年轮卷积神经网络图像分割数据增强
《生态学杂志》 2019 (5)
1580-1588,9
国家自然科学基金面上项目(31670717)和黑龙江省自然科学基金面上项目(C201611)资助.
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