Växthusväxters bilder med komplicerade scener är svåra att exakt märka manuellt. Utseendet av bladsjukdomar fläckar och mossor ökar svårigheten i växtsegmentering. Med tanke på dessa problem föreslog detta dokument en statistisk bildsegmenteringsalgoritm MSBS-LDA (Mean-shift Bandwidths Searching Latent Dirichlet Allocation), som kan utföra oövervakad segmentering av växthusväxter. Huvudidén med algoritmen är att dra nytta av språkmodellen LDA (Latent Dirichlet Allocation) för att hantera bildsegmentering baserat på utformningen av rumsliga dokument. De maximala sannolikhetstäthetsfunktionerna i bildrymden kartläggs som dokument och medelskifte används för att uppfylla orddokumenttilldelningen. Andelen av det första stora ordet i word frequency statistik bestämmer koordinatrymd bandbredd, och den rumsliga LDA segmentering förfarande iterativt söker efter optimal färgrymd bandbredd i ljuset av LUV avstånd mellan klasser. Med tanke på frukterna i växtsegmenteringen och den ständigt föränderliga belysningen i växthus föreslås en förbättrad bladsegmenteringsmetod baserad på vattendelare att ytterligare segmentera bladen. Experimentella resultat visar att de föreslagna metoderna kan segmentera växthusväxter och löv på ett oövervakat sätt och få en hög segmenteringsnoggrannhet tillsammans med en effektiv extraktion av fruktdelen.
Wang och Xu REF tillämpade flera bilddeskriptorer och Latent Dirichlet Allocation (LDA) modell för att utföra oövervakad segmentering av växter och frukter i växthusmiljöer.
Unsupervised segmentation of greenhouse plant images based on modified Latent Dirichlet Allocation
{'venue': 'PeerJ', 'journal': 'PeerJ', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}