基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法

对图像中的鱼类目标进行分割是提取鱼类生物学信息的关键步骤.针对现有方法对养殖条件下的鱼类图像分割精度较低的问题,提出了基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法.首先,设计了基于目标检测的完整轮廓提取方法,将具有完整轮廓的鱼类目标从图像中提取出来作为分割阶段的输入,使得整幅图像的分割问题转化为局部区域内的分割问题;然后,搭建Canny边缘支持的深度学习分割网络,对区域内的鱼类实现较高精度图像分割.实验结果表明,本文方法在以VGG-16、ResNet-50和ResNet-101作为主干网络的模型上的分割精度为81.75％、83.73％和 85.66％.其中,以 ResNet-101 作为主干网络的模型与 Mask R-CNN、U-Net、DeepLabv3 相比,分割精度分别高14.24、11.36、9.45个百分点.本文方法可以为鱼类生物学信息的自动提取提供技术参考.