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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于大豆叶平铺化图像生成模型的叶子表型参数计算方法，本发明通过非接触式的方式对处于自然弯曲状态下的大豆叶进行拍摄，进一步对大豆叶自然状态图像进行平铺化处理，最后利用大豆叶平铺化图像计算大豆叶的叶型表型参数，与人工直接测算大豆叶长宽比的方法相比，本发明通过生成大豆叶平铺化图像的深度学习技术的介入可以大大提高大豆叶叶型长宽比的测算效率，同时降低损伤大豆植株的风险；本发明在SwimIR模型的基础上进行改进，不仅实现了对自然弯曲状态下的大豆叶图像的平铺化处理，并且在模型训练数据集中拍摄图像与扫描图像之间存在色彩风格差异的情况下使得模型也可以保持输出的大豆叶平铺图像与输入的拍摄图像色彩风格一致。
主权项：1.基于大豆叶平铺化图像生成模型的叶子表型参数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过非接触式的方式对处于自然弯曲状态下的大豆叶进行拍摄，以得到大豆叶自然状态图像；S2、将所述大豆叶自然状态图像输入预先训练好的大豆叶平铺化图像生成模型中，以得到大豆叶平铺化图像；S3、利用所述大豆叶平铺化图像计算大豆叶的叶型表型参数，其中，所述叶型表型参数包括大豆叶叶型的长宽比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 基于大豆叶平铺化图像生成模型的叶子表型参数计算方法
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