一种基于改进UNet模型的竹林图像数据分割方法

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种基于改进UNet模型的竹林图像数据分割方法；本发明通过结合SENet模块和U‑Net架构，显著提升了竹林图像分割的精度和效率，引入SENet模块，本发明能够自适应地为每个特征通道分配权重，突出竹林区域的重要特征，并有效抑制不相关信息的干扰。特别是在竹林与背景相似度较高的复杂环境中，该方法显著提高了图像分割的精度，减少了误分割和漏分割现象。结合了U‑Net的编码器－解码器结构和SENet的通道重标定机制，使得模型能够更加专注于竹林区域的细节特征，并通过通道注意力机制优化了特征图的学习，进一步增强了网络的特征提取能力，尤其在复杂背景下的竹林识别效果显著提升。