通过边缘分类进行叶片分割

通过边缘分类进行叶片分割

本文提出了一种基于边缘检测拟南芥叶片层次的图像分割方法,植物表型资讯介绍如下:

本文提出了一种基于边缘检测拟南芥叶片层次的图像分割方法,并引入了一种新的边缘分类方法——该方法是利用高通量表型系统获得的图像同时进行叶片计数和植物生长叶面积测量。这项技术利用相对较浅的卷积神经网络将图像边缘分类为背景、植物边缘、叶上边缘或叶内噪声等。然后利用Canny边缘检测器识别边缘本身,分类后的边缘可以与简单的图像处理技术相结合,根据叶片的差异生成分割区域。

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图1.播种后27天和42天通过地面实况注释的数据集中的两个植物视图。

结果表明,该方法非常有效地区分了被遮挡的叶片,弥补了过去植物图像分析系统的不足。此外,本文还介绍了用于这项研究的公开植物图像数据库。

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图2.一个简单的深度学习网络,通过交替使用卷积层和池化层来实现边缘像素的四种分类

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图3.从边缘分类到创建叶级分割图像的图像处理步骤

来源:

Bell J ,Dee H M.,Leaf segmentation through the classification of edges, arXiv:1904.03124v1, 2019

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