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자료유형
학술저널
저자정보
이광형 (한국전자기술연구원) 명현정 (한국전자기술연구원) 디팍 기미레 (한국전자기술연구원) 김동훈 (한국전자기술연구원) 조세운 (한국전자기술연구원) 정성환 (한국전자기술연구원) 김병준 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제13권 제8호
발행연도
2024.8
수록면
39 - 48 (10page)
DOI
https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2024.13.8.39

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최근 초분광 영상을 활용하여 작물의 생육 분석 및 질병을 조기에 진단하는 다양한 연구들이 등장하였지만, 수많은 스팩트럼 밴드를 사용하거나 최적의 밴드를 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 초분광 영상을 이용한 딥러닝 기반의 최적화된 작물 영역 스펙트럼 밴드를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 초분광 영상 내 RGB 영상을 추출하여 Vision Transformer 기반 Segformer을 통해 배경과 전경 영역을 분할한다. 분할된 결과는 그레이스케일 전환한 초분광 영상 각 밴드에 투영 후 전경과 배경 영역의 평균 픽셀 비교를 통해 작물 영역의 최적화된 스펙트럼 밴드를 탐색한다. 제안된 방법을 통해 전경과 배경 분할 성능은 평균 정확도 98.47%와 mIoU 96.48%의 성능을 나타내었다. 또한, mRMR 방법에 비해 제안 방법이 작물 영역 밀접하게 연관된 NIR 영역에 수렴하는 것을 확인하였다.
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