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摘要
针对小麦茎秆截面显微图像分割过程的复杂性,融合ResNet50和Unet网络构建维管束和背景区域的语义分割模型Res-Unet,搭建对小麦茎秆截面、髓腔、厚壁和背景的语义分割模型Mobile-Unet,可实现对小麦茎秆截面尺寸、髓腔尺寸和维管束面积等微观结构参数的检测。针对小麦样本数据集,通过深度学习中迁移学习的共享参数方式,将训练好的ResNet50网络权重应用到茎秆截面切片图像的网络模型上。结果表明,与同类方法相比相关参数在精度上均有较大提升,全部参数的识别率超过97%最高可达99.91%,平均每幅图像检测只需21.6 s,与已有图像处理方法(110 s)相比,处理速度提升了 80.36%。模型评估的准确率、召回率、F1值和平均交并比均达到90%。本文方法可用于小麦茎秆微观结构的高通量观察和参数测定,为作物抗倒伏研究奠定了技术基础。
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