纹理差异引导的DRLSE: 精准分割农作物病虫害

本文主要探讨了一种创新的基于纹理差异度引导的深度学习级集演化（DRLSE）在农作物病虫害图像分割中的应用。病虫害的精确检测对于农业生产至关重要，尤其是在复杂的纹理背景下，传统的分割方法可能难以有效区分病虫害与正常作物结构。作者提出的这种方法首先利用混合高斯模型（GMM）来提取纹理差异度，这是一种能反映图像局部纹理特性的统计模型，它有助于增强病虫害与周围环境之间的对比度。 GMM通过结合多个高斯分布来建模图像中的纹理，能够捕捉到不同区域的复杂纹理特征。在得到的纹理差异度图像中，作者采用了Otsu自动阈值分割技术，这是一种无参数的阈值选择方法，可以自动确定最佳的二值化阈值，以最大程度地分离病虫害区域。随后，形态学操作如膨胀和腐蚀等被用来细化分割结果，去除噪声并进一步优化病虫害的边界。 在DRLSE算法中，作者引入了改进的纹理差异度作为边缘停止函数，这有助于在演化过程中更好地跟踪和定位病虫害的边缘。DRLSE是一种基于能量函数的演化方法，通过逐步改变演化区域的形状来逼近目标轮廓。通过结合纹理差异度，这种方法能够更精确地指导进化过程，减少误分和漏检的可能性。 实验结果显示，这种方法在处理具有复杂纹理的病虫害图像时表现出色，能够获得非常精准的害虫和病变区域轮廓，这对于病虫害的早期诊断和防治具有重要意义。此外，由于该方法依赖于深度学习的特性，其适应性和泛化能力较强，能够在不同场景下提供稳定且高效的分割结果。 总结来说，这项研究不仅提出了一个新的纹理差异度表示方法，还将其成功融合到DRLSE算法中，从而实现对农作物病虫害的高效、精确分割。这种方法的潜在应用领域包括农业无人机监测、智能农业决策支持系统以及病虫害预警系统，有望为农业生产带来实质性的提升。