CherryPicker：樱桃树的语义骨架化与拓扑重建
计算机视觉与模式识别
2023-08-21 v2
摘要
在植物表型分析中，从树木的 3D 点云中准确提取性状仍是一个开放问题。为对花朵和果实等树木器官进行自动建模与性状提取，需要具备树的语义分割点云以及树骨架。为此，我们提出 CherryPicker，一种自动流水线，可重建树木的光度点云，执行语义分割，并以骨架形式提取其拓扑结构。我们的系统结合了多种最先进算法，以实现在 3D 植物表型分析应用中进一步使用的自动处理。在该流水线中，我们提出一种自动估计单目重建尺度因子的方法，以克服尺度模糊性并获得度量正确的点云。此外，我们提出一种基于 Laplacian 收缩构建的语义骨架化算法。我们还通过语义加权不同树木器官表明，我们的方法可有效去除由遮挡和结构尺寸变化引起的伪影。CherryPicker 获得了具有精确细节的樱桃树高质量拓扑重建。
引用
@article{arxiv.2304.04708,
title = {CherryPicker: Semantic Skeletonization and Topological Reconstruction of Cherry Trees},
author = {Lukas Meyer and Andreas Gilson and Oliver Scholz and Marc Stamminger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04708},
year = {2023}
}
备注
2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)