Abstract Image-baserad växtphenotyping är ett växande tillämpningsområde för datorseende inom jordbruket. En viktig uppgift är segmentering av alla enskilda blad i bilder. Här fokuserar vi på de vanligaste rosettmodellerna, Arabidopsis och ung tobak. Även om bladen delar MM och SAT erkänner en Marie Curie-åtgärd: "Reintegrationsbidrag" (Grant #256534) i EU:s sjunde ramprogram (FP7/2007(FP7/-2013) lämnar genom att bearbeta distansen transformeras på ett oövervakat sätt, och det andra via optimal mallval och Chamfer matchning. Sammantaget finner vi att även om skiljande växt från bakgrund kan utföras med tillfredsställande noggrannhet (>90 % Dice score), individuella blad segmentering och räkning förblir utmanande när blad överlappar. Dessutom är noggrannheten lägre för yngre blad. Vi finner också att variabilitet i datauppsättningar påverkar utfall. Våra resultat motiverar ytterligare undersökningar och utveckling av specialiserade algoritmer för just denna tillämpning, och att utmaningar av denna form är idealiskt lämpade för att främja state of the art. Uppgifter finns tillgängliga för allmänheten (online på http://www.plant-phenotyping.org/dataset) för att stödja framtida utmaningar bortom segmentering inom denna applikationsdomän.
Men segmentering av växtblad i olika bildförhållanden är en utmanande uppgift REF.
Leaf segmentation in plant phenotyping: a collation study
{'venue': 'Machine Vision and Applications', 'journal': 'Machine Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}