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基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法

摘要

本发明基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法属于数字图像处理技术领域;该基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法包括以下步骤:步骤a、获取气孔样本数据集;步骤b、构建并训练基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割模型;步骤c、计算植物叶片气孔特征参数;本发明基于深度学习的植物叶片显微图像气孔分割方法能够提高气孔定位和特征参数计算准确性,满足快速、高通量植物叶片显微图像气孔分析的实际需要。

著录项

  • 公开/公告号CN112861693A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北林业大学;

    申请/专利号CN202110142547.5

  • 申请日2021-02-02

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06T7/62(20170101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构23109 哈尔滨市松花江专利商标事务所;

  • 代理人岳泉清

  • 地址 150040 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号

  • 入库时间 2023-06-19 11:08:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-30

    授权

    发明专利权授予

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