基于成像模型和傅里叶描述符的微生物轮廓分割方法

海洋微生物是海洋生态系统的基础，针对水下成像过程中因水体吸收散射引起的图像中微生物轮廓模糊问题，提出一种结合成像模型和傅里叶描述符的水下微生物轮廓分割方法。首先通过水下成像模型估计背景光和水体衰减系数，从而提取对象的无水特征图。然后通过分类头确定目标位置，回归头则基于傅里叶描述符获取微生物的轮廓表示，并在像素域中进一步细化轮廓。此外，还进行了全息图重构和预处理，并制备了微生物轮廓分割数据集。实验结果表明，傅里叶描述符相较于星状多边形方法，在轮廓表示精度和空间连续性上均具有优越性。在与传统分割方法的对比中，本文算法的F1分数为0.8894、交并比为0.7887、像素精确度为0.8608，相较其他算法均有提高，表明本文算法具有较好的分割能力。