A Hybrid Approach for Improving Image Segmentation: Application to Phenotyping of Wheat Leaves.
A Hybrid Approach for Improving Image Segmentation: Application to Phenotyping of Wheat Leaves.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0168496
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Miklavcic SJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chopin J;Laga H;Miklavcic SJ
在这篇文章中，我们提出了一种新的工具，采取初始分割图像，并返回一个更准确的分割，准确地捕捉尖锐的功能，如叶尖，扭曲和腋。我们的算法利用基本的先验信息的形状的植物叶片和局部图像的方向，以适应活动轮廓模型的重要植物功能，已错过了在初始分割。我们比较了我们的方法的性能与三个国家的最先进的分割技术，使用三个错误度量。结果表明，叶尖检测与原始误差的一半左右，分割精度几乎总是提高，超过一半的叶片破损得到纠正。
In this article we propose a novel tool that takes an initial segmented image and returns a more accurate segmentation that accurately captures sharp features such as leaf tips, twists and axils. Our algorithm utilizes basic a-priori information about the shape of plant leaves and local image orientations to fit active contour models to important plant features that have been missed during the initial segmentation. We compare the performance of our approach with three state-of-the-art segmentation techniques, using three error metrics. The results show that leaf tips are detected with roughly one half of the original error, segmentation accuracy is almost always improved and more than half of the leaf breakages are corrected.
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