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植物三维点云分割

         

摘要

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.

著录项

  • 来源
    《应用科学学报》 |2021年第4期|660-671|共12页
  • 作者单位

    广西师范大学计算机科学与工程学院 广西桂林541004;

    广西师范大学计算机科学与工程学院 广西桂林541004;

    广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室 广西桂林541004;

    上海市农业科学院农业科技信息研究所 上海201403;

    广西师范大学计算机科学与工程学院 广西桂林541004;

    广西师范大学计算机科学与工程学院 广西桂林541004;

    广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室 广西桂林541004;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    三维点云; 植物表型; 点云分割; 叶片分割;

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