基于卷积神经网络的植物叶片气孔孔隙解剖参数测量方法

摘要

基于卷积神经网络的植物叶片气孔孔隙解剖参数测量方法，涉及数字图像处理领域。本发明是为了解决目前的植物叶片气孔孔隙解剖参数测量方法还存在耗时费力、主观性强、效率不高的问题，进而导致了无法满足快速、高通量植物叶片显微图像气孔分析的实际需要的问题。本发明包括：获取气孔样本数据集；利用气孔样本数据集构建并训练基于卷积神经网络的植物叶片显微图像气孔孔隙分割模型，获得最终植物叶片显微图像气孔分割模型；利用最终植物叶片显微图像气孔孔隙分割模型获得气孔孔隙解剖参数；本发明用于获取植物叶片气孔孔隙解剖参数。