基于骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割和表型提取

摘要：

针对当前三维点云分割方法难以精确分割玉米植株顶部新叶的问题,该研究提出一种基于点云骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割方法.首先利用拉普拉斯骨架提取算法获得植株骨架;其次根据玉米形态结构特征将植株骨架分解成器官子骨架,并实现器官粗分割;再以最优传输距离作为点云距离度量,采用从上到下的顺序对未分割点云进行精细分割;最后自动提取株高、冠幅、茎高、茎粗、叶长和叶宽6种表型参数.研究结果表明,茎叶分割的平均精确度、平均召回率、平均微F1分数和平均总体准确率分别为0.967、0.961、0.964和0.967;6个表型参数的提取值与实测值具有较强的相关性,决定系数分别为0.99、0.99、0.96、0.97、0.93和0.96.该研究方法能对茎叶器官进行精确分割,为玉米高通量表型检测、三维几何重建等提供了一种有效技术手段.

关键词：植物、表型、机器视觉、玉米、点云分割、骨架提取、最优传输距离

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省重点研发计划项目;中国博士后基金

在线出版日期：2021-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：188-198