Abstract-This paper föreslår en ny ram för fluorescence växt video bearbetning. Växtforskningssamfundet är intresserat av fotosyntetisk analys på bladnivå inom en växt. En förutsättning för en sådan analys är att segmentera alla blad, uppskatta deras strukturer och spåra dem över tiden. Vi identifierar detta som en gemensam multi-blad segmentering, anpassning, och spårning problem. Först, blad segmentering och anpassning tillämpas på den sista ramen av en växt video för att hitta ett antal väljusterade blad kandidater. För det andra, blad spårning tillämpas på de återstående ramar med blad kandidat omvandling från den tidigare ramen. Vi skapar två optimeringsproblem med delade termer i deras objektiva funktioner för bladjustering respektive spårning. En kvantitativ utvärderingsram är framtagen för att utvärdera vår algoritms prestanda med fyra mätvärden. Två modeller lär sig att förutsäga justeringsnoggrannheten och upptäcka spårningsfel för att ge vägledning för efterföljande växtbiologianalys. Begränsningen av vår algoritm studeras också. Experimentella resultat visar den föreslagna metodens effektivitet, effektivitet och robusthet.
Det senaste bladrelaterade arbete som Yin et al. har föreslagit. Ref fokuserar på problem med flerbladssegmentering, anpassning och spårning.
Joint Multi-Leaf Segmentation, Alignment, and Tracking for Fluorescence Plant Videos
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}