一种基于改进ResNet-UNet网络的立木图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于改进ResNet‑UNet网络的立木图像分割方法，首先对采集的原始立木图像进行预处理；然后将预处理后的原始立木图像输入改进后的ResNet‑UNet网络模型，得到初步的立木分割图；再对该初步的立木分割图进行后期处理，依据改进后ResNet‑UNet网络模型的训练精度，对所述初步的立木分割图设定动态阈值，并为前景背景赋值；然后输入惩罚奖励机制，实现立木图像的二值化分割，得到高质量的立木分割图。上述方法能够解决现有技术分割立木图像精度低的问题，有效提高立木图像分割的质量，实现立木图像中单目标立木的精确分割。