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2022 conference-paper

Scanned leaves boundary detection based on the consistent one-class segmentation

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3Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ru. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The accurate segmentation of the leaf area on scanned digital images plays a crucial role in the automated evaluation of its morphological characteristics. We propose here a new algorithm for extracting leaf area from the digital images based on a combination of a parametric description of shadow and background areas in the color space by support vector data description (SVDD) and the structure transfer filtering method based on the gamma-normal probabilistic model. The combination of these methods allows us to consider color information as well as sharp changes in image intensity at the edges of a leaf.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Scanned leaves boundary detection based on the consistent one-class segmentation
Date Crossref
26/10/2022
Éditeur
SPIE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Leaf Properties and Growth MeasurementRemote Sensing in AgricultureRemote Sensing and LiDAR Applications

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