基于SegNet模型的高原鼠兔的图像分割

发布时间：2024-06-12 19:46

　　针对高原鼠兔图像目标尺寸小、背景复杂、特征不显著、基于活动轮廓的图像分割模型无法有效分割的问题,采用基于卷积神经网络的SegNet语义模型对高原鼠兔图像进行分割:首先将采集的高原鼠兔图像进行预处理,尺度归一化后制作成与Pascal VOC数据集格式一致的数据集;然后将数据集分为训练集与测试集,采用训练集对SegNet模型训练,测试集对模型进行分割测试。对高原鼠兔图像分割的试验结果表明:与基于活动轮廓的Chan_Vese模型相比,基于卷积神经网络的SegNet模型对高原鼠兔图像分割时的交并比、平均像素精度、Dice相似性指数和Jaccard指数分别提高了68.33%、9.35%、30.61%和47.98%,过分割率和欠分割率分别降低了87.20%、16.52%。

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【文章目录】：
1 数据来源
2 基于Seg Net的图像分割模型的建立
3 高原鼠兔图像的分割
4 结论



本文编号：3993428