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目前,某些已建立的高通量表型分析设施可以自动收集大量植物图像。表型分析的关键问题是识别单个植物器官,如叶、茎或根。本文提出了一种新型算法,利用体素雕刻算法对输入的植物进行三维分割,从而将植物分割为叶和茎。
a)输入体素网格,b)提取骨骼,以及c)分割植物器官
系统概述
首先,使用体素细化生成植物3D骨架的第一个近似值。然后,通过比较和评估从每个叶片或茎尖到植物根的路径,将骨骼转换成数学树,并使用生物启发特征进行修剪,输入机器学习分类器,得到与输入植物对应的骨骼。接着,利用骨架识别植物器官和分割体素。最后,在20个不同的植物上验证了该系统,每个植物都以一个分辨率为5123的体素数组表示,不到一分钟的时间内完成分割,综上所述,该方法适合处理大量植物。
(a)变薄产生的原始骨架,(b)修剪步骤后的骨架,以及(c)分割的叶和茎
来源:
Gaillard M, Chenyong Miao C, Schnable J and Benes B. Sorghum Segmentation by Skeleton Extraction. CVPPP 2020.
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