작물 피노믹스 분석을 위한 3차원 복원 기법 연구 = Study of 3D Reconstruction technique for Plant Phenomics
저자
양명균 ( Myongkyoon Yang ) ; 최금실 ( Jinshi Cui ) ; 손대식 ( Daesik Son ) ; 정은성 ( Eun Seong Jeong ) ; 조성인 ( Seong In Cho )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2016
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
175-175(1쪽)
제공처
농업의 경쟁력 향상과 급변하는 기후 변화의 문제를 해결하기 위해 스마트 팜으로 대표되는 ICT기반 융합 스마트 농업에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이를 위한 원천기술의 개발 및 확보가 중요해지고 있다. 농작물 분석을 위한 융합 기술의 발전에 따라 작물의 생리, 형태, 생화학적 특성 등 표현형 전체를 관측 및 해석하는 피노믹스 (phenomics) 연구 분야의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 작물의 정확한 분석을 위해서는 2차원 이미지를 넘어선 3차원 영상의 분석이 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 촬영한 작물 2차원 이미지를 3차원 영상 복원 (3DReconstruction)하는데 있어 수행되는 알고리즘을 살펴보고 직접 구현해 보았다. 3차원 영상 복원하는 방법에는 크게 능동형, 수동형 기법이 있으며 본 연구에서는 수동형 기법의 한 종류인 SfM (structure from motion) 방식을 이용하였다. SfM은 다양한 각도에서 촬영된 여러 장의 2차원 영상들을 이용하여 카메라의 촬영 위치를 계산한 뒤 이를 이용해 3차원 영상을 획득하게 되며, 능동형에 비해 촬영의 용이성과 결과물의 품질이 우수하다는 장점이 있다. 알고리즘의 구현에는 SfM의 알고리즘인 특징을 추출하여 카메라의 위치를 계산한 후 특징점들의 3차원좌표를 계산 및 복원하는 방법을 사용하였으며, 구현을 위해 MATLAB (MATLAB_R2016,Mathworks, USA)을 이용하였고 단순한 형태의 식물체에 대하여 스마트폰 카메라 (IPhone 6Plus, Apple, USA)를 이용해 영상을 획득하였다. 몇 장의 이미지를 통해 알고리즘을 구현 및 확인해 보았다. 영상의 특징점을 획득하기 위해 SIFT (Scale-invariant feature transform), SURF (Speeded-Up Robust Features) 등의 알고리즘을 활용하였으며 3차원 특징점을 위해 bundleAdjustment 알고리즘을 사용하였다. 식물체의 3차원복원 결과 기존의 상용프로그램만큼은 아니지만 가능성을 보여주는 결과물을 획득하였다. 3차원복원을 위한 알고리즘에는 다양한 종류가 있고 측정하고자 하는 대상에 따라 최적의 알고리즘이다르므로 다양한 알고리즘의 검증을 통해 작물의 적합한 알고리즘을 찾아야 할 것으로 판단된다.
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