論文の概要: Multi-Image Super Resolution Framework for Detection and Analysis of Plant Roots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05482v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 02:30:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.81715
• Title: Multi-Image Super Resolution Framework for Detection and Analysis of Plant Roots
• Title（参考訳）: 植物根の検出・解析のためのマルチイメージ超解像フレームワーク
• Authors: Shubham Agarwal, Ofek Nourian, Michael Sidorov, Sharon Chemweno, Ofer Hadar, Naftali Lazarovitch, Jhonathan E. Ephrath,
• Abstract要約: 植物根の重なり合う複数のビューを撮像する新しい地下イメージングシステムを提案する。 我々は、深層学習に基づくMulti-Image Super Resolution (MISR) フレームワークを使用して、ルートの可視性と詳細性を高める。 我々の手法は最先端の超解像度ベースラインより優れており、BRISQUEの2.3%の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6737900598082835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding plant root systems is critical for advancing research in soil-plant interactions, nutrient uptake, and overall plant health. However, accurate imaging of roots in subterranean environments remains a persistent challenge due to adverse conditions such as occlusion, varying soil moisture, and inherently low contrast, which limit the effectiveness of conventional vision-based approaches. In this work, we propose a novel underground imaging system that captures multiple overlapping views of plant roots and integrates a deep learning-based Multi-Image Super Resolution (MISR) framework designed to enhance root visibility and detail. To train and evaluate our approach, we construct a synthetic dataset that simulates realistic underground imaging scenarios, incorporating key environmental factors that affect image quality. Our proposed MISR algorithm leverages spatial redundancy across views to reconstruct high-resolution images with improved structural fidelity and visual clarity. Quantitative evaluations show that our approach outperforms state-of-the-art super resolution baselines, achieving a 2.3 percent reduction in BRISQUE, indicating improved image quality with the same CLIP-IQA score, thereby enabling enhanced phenotypic analysis of root systems. This, in turn, facilitates accurate estimation of critical root traits, including root hair count and root hair density. The proposed framework presents a promising direction for robust automatic underground plant root imaging and trait quantification for agricultural and ecological research.
• Abstract（参考訳）: 植物の根系を理解することは、土壌と植物の相互作用、栄養摂取、植物全体の健康に関する研究を進める上で重要である。 しかし, 地上環境における根の正確な画像化は, 閉塞, 土壌水分の変化, 自然に低いコントラストなどの悪条件により, 従来型の視覚的アプローチの有効性を抑えるため, 依然として持続的な課題である。 本研究では,植物根の複数重なり合うビューを撮像し,根の可視性と詳細性を高めるために,深層学習に基づくマルチイメージ・スーパーレゾリューション(MISR)フレームワークを統合する,新しい地下イメージングシステムを提案する。 提案手法を訓練し評価するために,画像品質に影響を与える重要な環境要因を取り入れ,現実的な地下画像シナリオをシミュレートする合成データセットを構築した。 提案したMISRアルゴリズムは、視界の空間的冗長性を利用して、高解像度画像の再構成を行い、構造的忠実度と視覚的明瞭度を改善した。 定量的評価の結果,BRISQUEの2.3%の削減を実現し,同じCLIP-IQAスコアで画像品質の向上を図り,根系の表現型解析の強化を実現した。 これにより、根毛数や根毛密度などの臨界根形質の正確な推定が容易となる。 提案手法は, 農学・生態学研究において, 堅牢な地下植物根イメージングと特性定量化のための有望な方向を示すものである。

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