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植物三维点云分割
被引量:
6
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作者
赖
亦
斌
陆声链
+2 位作者
钱婷婷
宋真
陈明
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期660-671,共12页
针对植物点云具有形状不规则、密度不均匀的特点,提出一种适用于植物的三维点云分割方法。将烟草、玉米、黄瓜这3种植物作为样本数据,以滤波等预处理方法去除离群点与背景点,以欧氏聚类算法分割植物群体,并用区域增长算法、边缘提取算...
针对植物点云具有形状不规则、密度不均匀的特点,提出一种适用于植物的三维点云分割方法。将烟草、玉米、黄瓜这3种植物作为样本数据,以滤波等预处理方法去除离群点与背景点,以欧氏聚类算法分割植物群体,并用区域增长算法、边缘提取算法、超体素聚类算法以及基于凹凸性的方法来分割叶片器官。将所提出的方法用于分割烟草、玉米的三维点云,其覆盖率分别为87.5%、96.9%,从而验证了该方法的可行性与有效性,为自动提取作物叶器官表型研究提供了线索。
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关键词
三维点云
植物表型
点云分割
叶片分割
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职称材料
题名
植物三维点云分割
被引量:
6
1
作者
赖
亦
斌
陆声链
钱婷婷
宋真
陈明
机构
广西师范大学计算机科学与工程学院
广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
上海市农业科学院农业科技信息研究所
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期660-671,共12页
基金
国家自然科学基金(No.61762013)
上海市科技兴农重点攻关项目基金(No.G2015060402)
广西教育厅项目基金(No.2018KY0078)资助。
文摘
针对植物点云具有形状不规则、密度不均匀的特点,提出一种适用于植物的三维点云分割方法。将烟草、玉米、黄瓜这3种植物作为样本数据,以滤波等预处理方法去除离群点与背景点,以欧氏聚类算法分割植物群体,并用区域增长算法、边缘提取算法、超体素聚类算法以及基于凹凸性的方法来分割叶片器官。将所提出的方法用于分割烟草、玉米的三维点云,其覆盖率分别为87.5%、96.9%,从而验证了该方法的可行性与有效性,为自动提取作物叶器官表型研究提供了线索。
关键词
三维点云
植物表型
点云分割
叶片分割
Keywords
three-dimensional point cloud
plant phenotypic
point cloud segmentation
leaf segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
植物三维点云分割
赖
亦
斌
陆声链
钱婷婷
宋真
陈明
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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