結合二維圖像分割和基于曲線的三維重建方法用于植物三維葉片邊緣重建
Plant Phenomics | 結合二維和三維方法的三維葉片邊緣重建
葉片是植物的重要器官，具有多樣的形態特征以滿足不同的功能需求。傳統的葉片形態量化主要基于二維方法，無法完全捕捉葉片三維特征。
2024年5月，Plant Phenomics 在線發表了日本九州大學題為Three-dimensional leaf edge reconstruction combining two- and three-dimensional approaches的研究論文，提出了一種結合二維圖像分割和基于曲線的三維重建方法，用于三維葉片邊緣重建。
本文提出的三維葉片邊緣重建方法通過結合深度學習、結構光運動（SfM）、葉片對應識別和B樣條曲線擬合等技術，成功地從多視圖圖像中重建了葉片邊緣。結果表明，該方法能夠有效處理具有復雜邊緣形態的葉片，如裂片葉和帶孔葉片，盡管對于高度局部變化的形態（例如鋸齒形邊緣）的重建依然存在一定的挑戰。此外，該研究還發現葉片大小和相機噪聲對重建精度有顯著影響，而圖像數量對重建閾值的影響較小。本研究還提出了基于遮擋指數（OI）的最優支持閾值設置指南，這有助于在實際應用中提高重建的準確性。
研究結果證實了所提出的方法是一種有效的工具，可以用于量化評估以往難以通過傳統二維方法評估的植物葉片的三維形態特征。該方法的非破壞性特性使其在植物生理學、功能生態學和栽培管理等領域具有廣泛的應用潛力。此外，該方法還能夠與評估植物其他器官的方法結合使用，以捕捉整個植物的結構。通過整合層次化的形態特征，該方法將有助于推進我們對植物生理學、功能生態學和栽培管理的理解。
圖1 3D 葉邊緣重建方法概述，該方法從多視圖圖像重建 3D 葉子邊緣。(A) 使用 Mask R-CNN 對每個圖像中的每個葉子進行分割。(B) 從分割的葉子中檢測每個 2D 葉子邊緣。(C) 基于 SfM 估計相機位置和方向。同時，獲得稀疏點云數據和投影矩陣用于葉子對應步驟，其中（D）識別多視圖圖像中的葉子。(E) 使用 3D 曲線草圖在 3D 空間中重建曲線片段，該草圖集成了 2D 葉子邊緣、投影矩陣和葉子對應關系。(F) 在對應于單個葉子的每組 3D 曲線片段上擬合閉合 B 樣條曲線后獲得 3D 葉子邊緣
圖2 重建實際大豆植株葉片的3D邊緣
論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0181
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About Plant Phenomics《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2023影響因子為7.6，位于農藝學、植物科學、遙感一區。2023年中科院期刊分區位于農林科學大類一區。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
撰稿：張帆航（南京農業大學）
編輯：張婕（上海交通大學）
審核：孔敏、王平
