【摘 要】
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植物叶片能够直接反映植物的生长状态,常作为植物识别、分类和生长状态监控的研究对象。在目标叶片的分割和识别中,叶片之间常常存在相互重叠以及部分叶片弯曲角度较大等现象,这些现象极大地增加了目标叶片的分割和识别难度。同时,这些现象也直接影响了目标叶片的分割和特征提取的准确度和效率。只有通过植物叶片图像的精确分割,对植物表型的后续分析才成为可能。本文搭建了基于光度立体和神经网络的植物叶片表面重建与分割系统
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目（项目编号:2022JM-318）； 陕西省教育厅重点科学研究计划项目资助（项目编号:22JY025）；
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植物叶片能够直接反映植物的生长状态,常作为植物识别、分类和生长状态监控的研究对象。在目标叶片的分割和识别中,叶片之间常常存在相互重叠以及部分叶片弯曲角度较大等现象,这些现象极大地增加了目标叶片的分割和识别难度。同时,这些现象也直接影响了目标叶片的分割和特征提取的准确度和效率。只有通过植物叶片图像的精确分割,对植物表型的后续分析才成为可能。本文搭建了基于光度立体和神经网络的植物叶片表面重建与分割系统,使用三种光度立体表面重建算法对植物叶片表面进行了三维重建,并获取了植物叶片表面法向量图,构建了叶片法向图数据集,再将其作为神经网络的输入,完成对于同一植物不同叶片的精确分割。本文研究工作的主要内容及获得的成果如下:（1）研究了基于朗伯反射特性的光度立体视觉技术,搭建了光度立体视觉三维重建系统。利用该系统采集不同方向光源下植物叶片图像,通过光度立体算法得到了植物叶片的表面法向量图。（2）研究分析了Frankot-Chellappa、Poisson Solver以及M-estimator三种根据表面法向量或梯度数据恢复表面深度的表面重建算法,并使用上述三种方法对植物叶片表面进行三维重建试验。（3）研究并使用了U-Net与Mask R-CNN两种神经网络实现对植物叶片与背景、叶片与叶片之间的分割。针对本文所采用的植物叶片表面法向量数据集,使用调整主干特征提取网络的层次结构和锚框长宽比等方法改进了Mask R-CNN网络,实现对于植物叶片的精确识别与高精度分割。研究和试验结果表明:按照课题设计的植物叶片重建与分割系统实现了对植物叶片表面的三维重建与高精度分割。系统的测试精度满足技术指标要求,能够更为精确的对同一植物的不同叶片进行识别与分割。
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