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作者：毛忠原;杨曦晨;王天舒;陈奕帆;蒋健;严辉;
单位：南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院;南京中医药大学人工智能与信息技术学院;中药资源产业化与方剂创新药物国家地方联合工程研究中心;南京中医药大学江苏省中药资源产业化过程协同创新中心;
摘要：目的 高质量的中草药图像可以有效保障相关智能算法的性能，设计面向中草药菊花的图像质量评价方法，智能筛选出符合应用场景需求的菊花图像，具有较高的实用价值。方法 研究面向中草药菊花，首先，构建面向中草药菊花的失真图像数据集。之后，在此基础上提出一种基于深度颜色特征融合的中草药菊花图像质量评价方法，将菊花原始图像从RGB颜色空间转换到HSV和Lab颜色空间，分别提取出S、L和b颜色通道上的图像特征并进行预处理。在此之后，将预处理后的S、L和b 3通道的图像特征与菊花原始图像作为双路网络的输入，形成融合特征描述中草药菊花图像的质量。结果 实验结果显示，设计的中草药菊花数据集构造具有合理性，并且提出的方法在菊花图像失真数据集上性能表现优异，SROCC和PLCC值都达到0.90以上，对菊花图像的评价结果与真实结果高度一致。结论 利用提出的方法能够对图像中菊花的拍摄角度及缺失情况进行准确衡量，可以满足中草药菊花图像智能筛选的需求。
关键词：菊花;;颜色空间;;智能评价;;多路网络;;特征融合
基金资助：国家自然科学基金青年科学基金项目(62101268,82204770);; 国家现代农业产业技术体系资助项目(CARS-21);; 江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20210696)
