一种从采集到分割的种子图像分析自动新方法
计算机视觉与模式识别
2020-12-14 v1
摘要
图像分析为基于种子形态与色度特征对维管植物物种进行分类提供了新工具，并在系统学研究中作出了重要贡献。然而，为提取形态与色度特征，必须对含有待分析样本的图像进行分割。该阶段是图像处理中最具挑战性的步骤之一，因为难以将均匀同质物体从背景中分离。本文提出一种用于种子样本图像自动分割的新的开源插件。该插件用 Java 编写以兼容 ImageJ 开源软件。新插件在总计 3,386 个来自豆科 120 个物种的种子样本上进行了测试。数字图像使用平板扫描仪采集。为检验该方法在物体边缘识别及与背景分离方面的效能，每个样本以四种不同蓝色色调的背景扫描，共处理 480 幅数字图像。将新插件性能与使用双图像采集（黑、白背景）的同一批种子样本方法比较，后者图像用 Core ImageJ 插件手动分割。结果显示新插件能分割所有数字图像且不产生任何物体检测错误。此外，新插件平均 0.02 秒完成一幅图像分割，而手动方法平均耗时为 63 秒。该新开源插件被证明可处理单幅图像，且在处理大量图像及多样形状时具有极高的时间与分割效率。
引用
@article{arxiv.2012.06414,
title = {A new automatic approach to seed image analysis: From acquisition to segmentation},
author = {A. M. P. G. Vale and M. Ucchesu and C. Di Ruberto and A. Loddo and J. M. Soares and G. Bacchetta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.06414},
year = {2020}
}