【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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。
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