I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   2 ,  A p r il   2 0 2 1 ,   p p .   1 2 8 4 ~1 2 9 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 1 i 2 . p p 1 2 8 4 - 1 2 9 2          1 284       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Illu m ina tion - inv a ria nt  v eg etation  d etec tion  f o r a v isi o n    sens o r - ba sed a g ricultural a pplica ti o ns       K eun H a   Cho i 1 ,  So o   H y un   K i m 2   1 A rti f icia l  In telli g e n c e   R& D Cen ter,  T ra in in g   a n d   Do c tr in e   Co m m a n d ,   Da e jeo n ,   Re p u b l ic o f   Ko re a   2 De p a rtme n t  o f   M e c h a n ica l  En g i n e e rin g ,   Ko re a   A d v a n c e d   In stit u t e   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   Re p u b li c   o f   Ko re a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 7 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   J u n   1 0 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Sep   2 9 ,   2 0 2 0       In   th is  p a p e r,   w e   p ro p o se   a   n o v e l  m e th o d ,   il l u m in a ti o n - i n v a rian t  v e g e tatio n   d e tec ti o n   (I V D),  to   im p ro v e   m a n y   a sp e c ts  o f   a g ricu lt u re   f o r  v i sio n - b a se d   a u to n o m o u s  m a c h in e s  o r  ro b o ts.   T h e   p ro p o se d   m e th o d   d e riv e s  n e w   c o lo r  f e a tu re   f u n c ti o n s  f ro m   si m u lt a n e o u sly   m o d e li n g   th e   sp e c tral  p ro p e rti e s  o f   th e   c o lo r  c a m e ra   a n d   sc e n e   il lu m in a ti o n .   A n   e x p e rime n t  in   w h ich   a n   im a g e   sa m p le  d a tas e t  w a s   a c q u ired   u n d e r  n a tu re   il l u m in a ti o n ,   i n c lu d in g   v a rio u s  in ten siti e s,  w e a th e r  c o n d it io n s,  s h a d o w s  a n d   re f lec ti o n s,  w a s  p e r f o rm e d .   T h e   re su lt s  sh o w   th a t  th e   p ro p o se d   m e th o d   (I V D)  y ield s  th e   h ig h e st  p e rf o r m a n c e   w it h   th e   lo w e st  e rro r  a n d   sta n d a rd   d e v iatio n   a n d   is  su p e rio r  t o   s ix   ty p ica l   m e th o d s.  Ou r  m e th o d   h a s  m u lt ip le  stre n g th s,  i n c lu d in g   c o m p u tati o n a l   sim p li c it y   a n d   u n if o rm l y   h ig h - a c c u ra c y   ima g e   se g m e n tatio n .   K ey w o r d s :   Ag r icu ltu r al  ap p licatio n s   C r o p   r o w   d etec tio n   I llu m in a tio n - i n v ar ia n t   Veg etatio n   d etec tio n   Vis io n   s en s o r   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   So o   Hy u n   Ki m     Dep ar t m en t o f   Me ch i n ca l E n g in ee r in g   Ko r ea   A d v a n ce d   I n s tit u te  o f   S cien ce   an d   T ec h n o lo g y   2 9 1   Dae h ak - r o ,   Yu s u n g - g u ,   Dea j eo n - s i,  R ep u b lic  o f   Ko r ea   E m ail:  s o o h y u n @ k ais t.a c. k r       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   th e  ca s e  o f   v i s io n - b ased   ag r icu lt u r al  ap p licatio n   s y s te m ,   a  cr u cial  is s u e  is   to   ac c u r atel y   s e g m en t   o n l y   t h e  v e g etatio n   p ar t  f r o m   its   b ac k g r o u n d   i m ag e.   I n   t h i s   p r o ce s s ,   a  m aj o r   ch allen g e  i s   h o w   to   o v er co m e   th e  w id e  r an g e  o f   n atu r al  il lu m i n atio n   co n d itio n s ,   w h ic h   s t r o n g l y   a f f ec t  t h e  cr o p   i m ag e s   in   t y p ical  o u td o o r   s e t t i n g s   b e c a u s e   o f   s p e c u l a r   r e f l e c t i o n s ,   s h a d o w s   o v e r   t h e   v e g e t a t i o n   a n d   w e a t h e r   c o n d i t i o n s .   P r e v i o u s   s t u d ies   h a v e   b e e n   r e s e a r c h e d   a   v a r i e t y   o f   m e t h o d s   f o r   c r o p   d e t e c t i o n .   A l l   o f   t h e s e   m e t h o d s   p e r f o r m e d   w e l l   i n   a   s i m p l e   e n v i r o n m e n t   w i t h   n o r m a l   i l l u m i n a t i o n   a n d   s o i l   c o n d i t i o n s .   P r e v i o u s   s t u d i e s   a r e   c o n s i s t   o f   t w o   b r o a d   c a t e g o r i e s   [ 1 ] .   T h e  co lo r   in d ex   b ased   ap p r o ac h   u s ed   co lo r   s p ac es  ( R GB ,   HSV)   to   d is ti n g u is h   c r o p s   an d   b ac k g r o u n d s   t h r o u g h   s i m p le   f o r m u las.  T h e  lear n in g - b as ed   ap p r o ac h   u s ed   t h e  lear n i n g   m et h o d   o f   cr o p   tr ain i n g   s a m p le s   to   d e m o n s tr a te  ad ap tab ilit y   to   c h an g i n g   il l u m in at io n .   I n   a  co lo r - i n d ex   b ased   ap p r o ac h ,   th e  ex ce s s   g r ee n   in d e x   ( E x G)   [ 2 ]   w a s   a  m et h o d   u s in g   g r ee n   co l o r   co m p o n en t e x tr ac tio n   m o r e   i m p o r tan t  f o r   g r ee n   cr o p   ex tr ac tio n .   T h e  ex ce s s   g r ee n - e x ce s s   r ed   in d ex   ( E x GR )   [ 3 ]   to o k   ad v an ta g e  o f   th e  h ig h   s u cc ess   r ate  o f   g r ee n   cr o p   ex tr ac tio n   b y   s u p p r ess in g   r ed   co m p o n en ts   b y   s u b tr ac ti n g   th e  E x R   i n d ex   [ 4 ] .   Si m ilar l y ,   t h e   n o r m alize d   d i f f er en ce   in d e x   ( NDI )   [ 5 ]   u s ed   b o th   g r ee n   an d   r ed   co lo r   co m p o n e n ts   an d   t h en   i m p r o v ed   p er f o r m a n ce   t h r o u g h   lo ca l  g r o w th   p r o ce s s es.  T h e  co lo r   i n d ices  o f   v e g etatio n   ex tr ac ti o n   ( C I VE )   [ 6 ]   an d   v eg eta tio n   i n d ices  ( VE G)   [ 7 ]   u s ed   all  t h r ee   co lo r   co m p o n e n ts ,   an d   ea ch   R GB   co lo r   to   em p h asize  t h e  r o le  o f   th e  g r ee n   co m p o n en t  to   s elec t  th e  o p ti m al  ch a n n e l  co m b in a tio n   f o r   th e  s p ac e.   T h e  r esu lt  o f   th e  co m b i n atio n   w a s   t h en   co n v er ted   i n to   a  g r a y   i m ag e.   An d   i n   t h e  E x G,   NDI ,   an d   C I VE   m et h o d s ,   cr o p   s eg m en ta tio n   w a s   o b tain ed   u s i n g   t h e  Ots u   [ 8 ]   m eth o d   w it h   a  f i x ed   th r es h o ld .   Fo r   th e  VE G  m eth o d ,   th e  b in ar izatio n   p r o ce s s   is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I llu min a tio n - in v a r ia n t v eg eta t io n   d etec tio n   ( I V D)   fo r   a   visi o n   s en s o r - b a s ed   …  ( K eu n   Ha   C h o i )   1285   p er f o r m ed   b y   t h e  m ea n   v al u e.   All  o f   th e  ab o v e   co lo r   in d ex   m et h o d s   r eq u ir ed   a  f ix ed   t h r es h o ld ,   b u t  t h is   f i x ed   th r es h o ld   m et h o d   w as  d i f f icu lt  to   g en er ate  an   ap p r o p r iate  th r es h o ld   f o r   cr o p   ex tr ac tio n   d u e  to   illu m i n atio n   ch an g es.  T h is   p r o b lem   r es u lts   in   less   cr o p   d etec tio n   b ec au s e  th e  g r ee n   ch a n n el  is   less   p r o n o u n ce d   th a n   th e   o th er   t w o   c h an n els i n   a  s i n g le  i m a g e.   T h ese  m et h o d s   ca n   o n l y   b e  ap p lied   in   li m ited   cir cu m s tan ce s .   I n   th e  l ea r n in g - b ased   m et h o d ,   th er e  w er e  t w o   s tag e s :   tr ain in g   o f   t h e  cr o p   co lo r   d ata  an d   class i f icatio n .   I n   t h e  E A S A  m et h o d   [ 9 ,   1 0 ] ,   th e  tr ain i n g   p r o ce s s   b eg in s   w it h   cl u s ter i n g   an d   e n d s   w it h   a   B ay e s ian   clas s i f ier ,   w h er e  t h e  clas s i f icatio n   p r o ce s s   i s   co m p leted   t h r o u g h   a  lo o k u p   tab le.   T h e  A P - HI   ap p r o ac h   [ 1 1 ]   w a s   b ased   o n   t h e  ass u m p tio n   t h at  t h e  h is to g r a m   o f   h u e  u n d er   a  ce r tain   in te n s it y   i s   s i m ilar   to   a   Gau s s ia n   d is tr ib u tio n   cu r v e.   T h e  tr ain in g   p r o ce s s   w as  to   c alcu late  t h e  m ea n   a n d   s ta n d ar d   d ev iatio n   o f   ea c h   h u e  le v el   a n d   th e n   b u ild   a  c o r r esp o n d in g   lo o k u p   tab le  ( L UT ) .   T h e  class if icatio n   p r o ce s s   is   p er f o r m ed   b y   ch ec k i n g   th e  d is cr i m i n ati n g   f u n ctio n   t h r o u g h   t h e  L UT .   T h e  ar tif icial  n eu r al  n et w o r k   m et h o d   [ 1 2 ]   w as  u s ed   to   class i f y   cr o p s   an d   b ac k g r o u n d s   t h r o u g h   lear n i n g   u s i n g   t h e  m ea n   s h i f t  al g o r it h m   an d   b ac k   p r o p ag atio n   ar tif icial  n eu r al  n et w o r k   ( B PNN) .   Gu o   [ 1 3 ]   u s ed   d ec is io n   tr ee s   an d   i m ag e  n o is e  r ed u c tio n   f il ter s   f o r   cr o p   ex tr ac tio n ,   a n d   Mo n tal v o   [ 1 4 ]   ap p lied   a  s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( SVM)   f o r   cr o p   id en tif ic atio n .   B ai  [ 1 5 ]   u s ed   a  clu s ter in g   m et h o d   b ased   o n   v eg eta tio n   s e g m e n tat io n   b ase d   o n   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izat i o n   ( P SO)   clu s ter i n g   an d   m o r p h o lo g y   m o d eli n g   i n   C I E L A B   co lo r   s p ac e.   I n   ad d itio n ,   v ar io u s   r esear ch e s   on  cr o p   r o w   d etec tio n   u s i n g   v i s io n   ca m er as a n d   i m a g e  p r o ce s s in g   h a v e  b ee n   co n d u cted   [ 1 6 - 30 ] .   A ll  t h ese  m et h o d s   ar e  ab le  t o   ad ap t   to   a   ce r tain   d eg r ee   o f   ch an g e  in   li g h ti n g .   Ho w e v er ,   th ese   p er f o r m a n ce s   d ep en d   o n   th e   s ize  o f   th e  tr ain i n g   d ata  to   h an d le  d if f er en t  li g h tin g   ch ar ac te r is tics .   Si n ce   lig h ti n g   c h a n g e s   al w a y s   o cc u r   w it h o u t  r u les  a n d   r eg u latio n s ,   tr ain i n g   s a m p les  ar e  li m ite d   an d   class i f icatio n   r esu lt s   ar e  n o t  g u ar an teed ,   e s p ec iall y   w h en   h ig h li g h t  ta k es  p lace   [ 1 ] .   T h ese  m et h o d s   ar e  n o t   r o b u s t   to   s eg m e n t  v e g etatio n   f r o m   b ac k g r o u n d   w h e n   i m a g es  co n t ain   s p ec u lar   r ef lectio n s ,   s h a d o w ed   ar ea s   an d   illu m i n atio n   ch a n g es.  I n   t h is   p ap er ,   w e  p r o p o s ed   a  n o v e l  v e g etatio n   d etec tio n   m e th o d   f o r   v i s io n - b ased   ag r icu l tu r al  ap p licatio n s   i n   ty p ica l  o u td o o r   s ettin g s .   Ou r   p r o p o s ed   m eth o d   is   in te n d ed   to   b e  an   o b j ec t  s eg m e n tatio n   m et h o d   th at  a u to m at icall y   p r o ce s s e s   i m ag es  r eg ar d less   o f   t h e  n a tu r e  o f   th e  ill u m i n atio n   co n d itio n s   w i th o u t a   th r es h o ld   ad j u s t m en t f o r   ea ch   i m a g e,   an d   th e  m et h o d   ca n   b e  ap p lied   in   r ea l ti m e.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   2 . 1 .   Co ns t ra ints o f   env iro n m e nta l c ha ng es   Vis io n   ca m er a - b ased   ag r ic u lt u r al  ap p licatio n s   in   p ad d y   f ie ld   h as  a  lo t  o f   co n s tr ain ts   b ec au s e  it  is   o p er ated   in   an   o u td o o r   en v ir o n m e n t  f o r   a  lo n g   t i m e.   R ea s o n s   o f   th e s e  co n s tr ain t s   clas s i f y   l ar g el y   t w o   cr iter ia :   illu m i n atio n   a n d   m o r p h o lo g ic al  v ar iatio n .   T h e  i m ag e s   o f   ca m er as  tak e n   i n   o u td o o r   en v ir o n m e n t s   ar e  af f ec ted   b y   v ar io u s   il lu m i n atio n   co n d itio n s   d u e  to   th e  w ea t h er   b ein g   clea r ,   clo u d y ,   r ai n y ,   o r   s ev e r el y   c li m a tic.   Siv alo g e w ar an   [ 3 1 ]   w r o te  t h at   th i s   p r o b le m   i s   t h at  s h ad o w s   an d   d if f u s ed   r e f lectio n   ca n   cr ea te  a  s ce n e  w i th   a  w id e  r a n g e   t h at  ca n   lead   to   s a tu r atio n   o r   u n d er ex p o s u r e  o r   h ig h   in ten s it y   o f     p ar ts   o f   a  s c en e.   E s p ec iall y ,   t h e   p ad d y   f ield   i s   co n s i s t  o f   w at er   an d   m u d d y ,   t h er ef o r e  t h e  s p ec tr al  co m p o s itio n   o f   t h e  il lu m in a n t   v ar ie s   ar e   g en er ated   m o r e  s i g n if ican tl y .   T h is   v ar iatio n   ca n   o cc u r   b et wee n   s h ad o w   ar ea s   an d   in d ir ec t   illu m in a tio n   i n   th e   s a m e  s ce n e.   E v e n   lar g er   v ar iat io n s   o cc u r   in   s ce n es  th at   ar e  i n d ir ec tl y   ill u m in ated   at   d if f er en t  ti m e s   o f   th e   d a y   o r   at  d if f er en t  ti m es  o f   t h e   d ay .   T h ese  v ar iatio n s   m ak e  it  v er y   d if f ic u lt  to   u s e  co lo r   o r   ch r o m a ticit y   in f o r m atio n   to   s e g m en t  i n ter esti n g   o b j ec ts   w it h i n   a  s ce n e .   A lt h o u g h   m o d er n   ca m er a  d ev ices  ca n   p er f o r m   au to m at ic  i m a g e  co r r ec tio n   th r o u g h   a u to m a tic  i m a g e  w h ite  b alan ce   o r   en h an ce m e n t ,   b u t  m o s t  ti m es  t h is   ar e  lack i n g   i n   i n d u s tr ial  ca m er as   th at   r eq u ir e  d y n a m ic   ad j u s t m en t  o f   m o s t   ca m er a   s etti n g s   ( ex p o s u r e  ti m e,   au to m at ic  i m ag e   w h ite  b alan c e,   o r   p r e - f ix ed   b y   th e   u s er   ( f o ca l  len g t h ,   ir is   ap er tu r e)   [ 3 1 ] .   Fig u r e  1   s h o w s   t h e   r esu lt s   o f   cr o p   d etec tio n   u s i n g   Ots u ,   E x G,   E x GR ,   C I VE   a n d   VE G  m et h o d s   o n   p ad d y   f i led   i m a g e.   T h e  r es u lt s   s h o w   th a t  a  lo t  o f   i m ag e  n o is e  w a s   g e n er ated   in   t h e  cr o p   d etec tio n   r esu lts   d u e  to   v a r io u s   ill u m i n atio n   r ef lectio n s   o n   t h e  f ield .   As  s h o w n   in   Fi g u r e  1 ,   i f   w e  tr y   to   s eg m e n t  cr o p   p ar ts   u s i n g   t y p ic al  p r ev io u s   m et h o d   f r o m   d i f f er e n t  ill u m i n atio n   i n ten s i t y   i n   a n   i m ag e,   i m a g e  s e g m e n tat io n   i s   n o t  g o o d   r esu lt   b ec au s e  it  o b s er v e   ar ea   o f   s tr o n g   r ef lectio n   a n d   s h ad o w .     2 . 2 .   I llu m ina t io n inv a ria nt - ba s ed  v eg et a t io n det ec t i o n ( I VD)   An   i m a g e  i s   f o r m ed   w h e n   li g h t  f r o m   a n   ill u m in at io n   s o u r c e  is   r e f lecte d   f r o m   v ar io u s   o b j ec ts   in   a   s ce n e  i n to   an   ar r a y   o f   p h o to d etec to r s .   As  s h o w n   i n   Fi g u r e  2 ,   t h e  illu m i n atio n   r esp o n s e  o f   an   i m a g e  s e n s o r ,   R ,   in   an   o u td o o r   s ce n e  ca n   t y p ic all y   b e  r ep r esen t a s   f o llo w s   [ 3 1 ]:     ( ) ( )   x x x R G I S d   ( 1 )     w h er e  G   is   a  g eo m etr y   f u n c tio n   t h at  r ep r esen t  t h e  d ir ec tio n   o f   th e   li g h t  s o u r ce   a n d   th e  d ir ec tio n   o f   t h e   s u r f ac e  n o r m al,   t h e  in ten s it y   o f   th e  il lu m i n atio n   s o u r ce   is   I ,   th e  r ef lectio n   co ef f icie n t  o f   t h e   o b j ec ts   is   ()  ,  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 2 1   : 1 2 8 4   -   1292   1286   an d   th e  s p ec tr al  s e n s it iv i t y   f u n ctio n   is   () S .   T h is   eq u atio n   ca n   b e  s i m p li f ied   i f   it  ca n   b e  m o d eled   as  a  Dir ac   d elta  f u n c tio n   ce n ter ed   o n   wav elen g t h   i ,   b ec au s e   it  i s   a s s u m ed   th at   t h e  s p ec tr al   s e n s it iv it y   f u n ct io n   i s   s u f f icie n tl y   n ar r o w .   T h er ef o r e ,   ( 1 )   ca n   b e  s im p li f ied   as f o llo w s :      ( ) ( ) x x x i i i R G I S   ( 2 )     Fu r t h er m o r e,   if   t h e  p h o to d etec to r   is   id ea lly   s e n s iti v e  to   lig h t  o n l y   at  a  w a v ele n g th i ,   it  ca n   b e  ass u m ed   th at   ( ) 1 i E ,   w h ich   y ield s   t h e  f o llo w i n g   r esp o n s e  f u n ctio n :     () xx ii R G I    ( 3 )     T ak in g   t h e  lo g ar ith m   o f   b o th   s id es  o f   ( 3 )   ca n   b e  s ep ar ated .   B ec au s e  t h e  p h o to d etec to r   r esp o n s es  o f   ea ch   cr o p   an d   b ac k g r o u n d   is   i n d ep en d en t,  t h e  eq u atio n   ca n   b e  r ew r it ten   a s   f o llo w s :     l o g l o g { } l o g ( ) c r o p c r o p ii R G I    ( 4 )     l o g l o g { } l o g ( ) b a c k b a c k ii R G I    ( 5 )     As s h o w n   i n   ( 5 )   is   s u b tr ac ted   f r o m   ( 4 )   to   o b tain   an   ill u m in a n t - i n d ep en d en t  f ea t u r e  f u n ct io n :     l o g l o g l o g ( ) l o g ( ) c r o p b a c k c r o p b a c k i i i i RR   ( 6 )     As s h o w n   i n   ( 6 )   ca n   b e  r ep r es en ted   ac co r d in g   to   p ea k   s p ec tr al  r esp o n s es e ac h   s en s o r   ch an n el  as  f o llo w s :     1 1 1 1 l o g l o g l o g ( ) l o g ( ) c r o p b a c k c r o p b a c k RR   ( 7 )     2 2 2 2 l o g l o g l o g ( ) l o g ( ) c r o p b a c k c r o p b a c k RR   ( 8 )     3 3 3 3 l o g l o g l o g ( ) l o g ( ) c r o p b a c k c r o p b a c k RR   ( 9 )           Fig u r e  1 .   C r o p   d etec tio n   r esu lt s   to   u tili ze   Ot s u ’ s ,   E x G,   E x G R ,   CI VE   an d   Ve g etati v e  VE G   m eth o d   in   p ad d y   f ield       W e  also   w a n t  to   r e m o v e  th e  b ac k g r o u n d   in f l u en ce   d u e  to   s eg m e n ti n g   o n l y   cr o p s   i n   t h e  i m a g e.   T h e  b ac k g r o u n d   o f   till a g e  is   n ea r l y   s o il  o r   w ater - s o ak ed   s o il  [ 3 2 ] ;  th er ef o r e,   th e  r e f lectio n   co ef f icie n ts   o f   th e  p ea k   s p ec tr al  r esp o n s es  f o r   ea ch   s e n s o r   ch a n n el  an d   r esp o n s es  a r e  ap p r o x im ate l y   t h e  s a m e   an d   ca n   b e  r ep r esen t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I llu min a tio n - in v a r ia n t v eg eta t io n   d etec tio n   ( I V D)   fo r   a   visi o n   s en s o r - b a s ed   …  ( K eu n   Ha   C h o i )   1287   u s i n g   ( 7 - 9 ) .   A s   s h o w n   i n   ( 7 ) ,   ( 8 )   a n d   ( 9 )   a r e   m u l t i p l i e d   b y   1 1 + 2 + 3 , 1 + 3 1 + 2 + 3 3 1 + 2 + 3   ,  r esp ec tiv el y ,   to   r e m o v e   t h e  b ac k g r o u n d   ter m s .   T h en ,   ( 8 )   is   s u b tr ac ted   f r o m   ( 7 )   an d   ( 9 )   to   y ield   th e  f ea t u r e  F :     = ( 1  + 3 1  + 2  + 3 )  2  − ( 1  1  + 2  + 3 )  1  − ( 3  1  + 2  + 3 )  3  =     (1 0 )     T h e  f ea tu r e  F   is   co n s tan t  a n d   a  n e w   o n e - d i m en s io n al  co l o r   s p ac e  co n s is tin g   o f   t h r ee   r esp o n s es   1 2 3 ,   ,   R R R   co r r esp o n d in g   to   t h e  p ea k   s e n s it iv i ties   at  th e  o r d er ed   w a v elen g th   1 2 3 ,   ,   .   T h is   f ea t u r e  ca n   b e  m ad e  in d ep en d en t  o f   b ac k g r o u n d   v a r iatio n s   s u c h   ch a n g in g   ill u m i n atio n ,   r ef lectio n   an d   s h ad o w .   T h e  r ea s o n   f o r   th is   in d ep en d en ce   i s   t h at  th e  f ea t u r e  is   a  f u n c tio n   o f   o n l y   th e  R GB   co lo r   an d   r ef lectio n   co ef f icien t  o f   th e  cr o p .   C o n s eq u en tl y ,   it  i s   p o s s ib le  t o   o b tain   a  u n i f o r m l y   h i g h - q u alit y   s eg m e n ted   i m a g e  d u r i n g   ti m e s   o f   ch a n g i n g   illu m i n atio n .   Mo r eo v er ,   th i s   f ea tu r e  d ec r ea s es  t h e  d is t u r b an ce s   ca u s ed   b y   s h ad o w   o r   r ef lectio n   o n   a  b ac k g r o u n d .   I n   t h is   s t u d y ,   a  n e w   co lo r   s p ac e  i m ag e  b a s ed   o n   f ea tu r e  F   i s   p r o p o s ed ,   an d   th e  cr o p   i m a g e  i s   s eg m e n ted   b y   a p p l y in g   t h e  Ot s u   m et h o d   [ 8 ]   to   th e  n e w   co lo r   s p ac e  i m ag e.   I n   o r d er   to   elim i n ate  n o is e  f r o m   th e  ac q u ir ed   i m a g e,   a  s ec o n d   m ed ian   f il ter   w a s   ap p lied .   T h e  b in ar y   i m a g e  o f   th e   r ice  r o w   ca n   b e  d eter m in ed   b y   ap p l y i n g   th e   O ts u   m et h o d ,   w h ich   is   o n e  o f   t h e  ac ti v e  t h r es h o ld   m et h o d s   co m m o n l y   u s ed   f o r   im ag e  s e g m e n tatio n .   F u r th er m o r e,   s u ch   as  in   ( 1 1 ) ,   s im p le  i m ag e  p r o ce s s in g ,   ca n   eli m i n ate  s m a ll - m a g n it u d e  n o is e  g e n er ated   b y   t h e  r e f lectio n   o f   s tr o n g   ill u m i n atio n   o n   t h e  w ater - s o a k ed   s o il  s u r f ac e.   T h is   p r o ce s s   d eter m i n es  a  b i n ar y   v al u e  o f   0   i n   t h e   i m a g e  p i x els  w h e n   t h er e  is   a n   o cc u p ied   ar ea   o f   ad j ac en t p ix els.  ( i.e . ,   ( , ) )   w i th   co n n ec t iv i t y   to   ea ch   p i x el  is   b elo w   a n   ar b itra r y   t h r es h o ld   ( i.e . ,   δ) .     ( , ) ( , ) ( , )  P 0   ,  I f     N oi se  e l i m i na t i on     P 1  ,   othe r w i se w he r e     num be r  of  pixe l s in a dj a c e nt   ( , ) ,              P se t  of   i m a ge  pi xe l s i nc l ud i ng  ar e a ij ar e a ij ar e a ij P P p i j P    ( 1 1 )           Fig u r e  2 .   C o lo r   im a g e  m o d el  o f   C C D  p h o to d etec to r   in   f ar m   f ield       3.   RE SU L T S  A ND  D I SCU SS I O N     3 . 1 .     I llu m ina t io n  cha ng e   T o   v er if y   th e  p er f o r m an ce   o f   t h e  alg o r it h m ,   a n   e x p er i m e n t  w as  p er f o r m ed   to   co llect  an   i m ag e   s a m p le  d ataset  o f   4 6   i m ag e s   w it h   r eso lu tio n   6 4 0 x 4 8 0   p ix els  s ep ar ated   b y   1 0 - m i n u te   in ter v al s   b et w ee n     1 0 :3 0   A M  a n d   6   P M.   T h e  ex p er i m en t  s ite  w a s   a  r ea l   p ad d y   i n   Dae j eo n ,   So u th   Ko r ea   ( 3 6 . 3 7 N,   1 2 7 . 3 6 E ) .   T h e  s u n li g h t  i s   t y p icall y   s tr o n g   d u r in g   th i s   t i m e   o f   t h e  y ea r .   T h e  w ea t h er   co n d itio n s   w er e   g e n er all y   clea r   b u t  s o m eti m es  clo u d y .   T h e  ca p tu r in g   d e v ice  u s ed   w a s   a  lo w - co s t  co lo r   w eb - ca m er a  ( Sa m s u n g ®,  SP C - A 8 0 0 M) .   T h e  ca m er a  w a s   m o u n ted   o n   a  b r ac k et  ap p r o x i m atel y   1 . 5 m   ab o v e  t h e  p ad d y .   I n   co m p ar ativ e  ex p er i m en ts ,   i m a g es  u n d er   d if f er en t   n a tu r al   lig h t   co n d itio n s   ( a  to tal   o f   4 6   i m a g es)   w er e  ch o s en   an d   ar r an g ed   ac co r d in g   to   th e  v ar y in g   ill u m i n atio n   a n d   w ea th er   co n d itio n s .   T h e  r ef lectio n   co ef f icie n t s   o f   th e  cr o p   ( r ice)   w er e   1 ( ) 0 . 1 0  , 2 ( ) 0 . 2 0  , 3 ( ) 0 . 0 7  .   A lg o r it h m   u s ed   th e  Ma tlab ® p r o g r am   ( i m a g e  p r o ce s s in g   to o lb o x ).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 2 1   : 1 2 8 4   -   1292   1288   Mo r eo v er ,   s ix   o th er   co m m o n l y   u s ed   alg o r ith m s   w er e  ap p lied   f o r   c o m p ar is o n .   T h e y   ar e  th e  Ots u ,   E x G,   E x G R ,   C I VE ,   E x R   an d   VE G  m et h o d s .   P r ev io u s   s tu d ies  h a v e  f o c u s ed   o n   th e  r o le  o f   th e  g r ee n   co m p o n e n t  a n d   u s ed   a  co m b i n atio n   o f   ch a n n els  f r o m   R G B   co lo r   s p ac e,   as  s h o w n   in   T ab le  1 .   T h ese  co lo r   f ea t u r e  m et h o d s   ar e  b ased   o n   t h e  ass u m p tio n   t h at  v e g et atio n   an d   b ac k g r o u n d   p ix el s   ca n   b e  d is ti n ctl y   s ep ar ated   f r o m   ea c h   i m a g e  u s in g   a   p r ed eter m i n ed   t h r es h o ld .   T h ese  m et h o d s   ar e  n o t  p o w er f u l  to   s e g m e n t   v eg eta tio n   i n   t h e  b ac k g r o u n d   i m ag e  if   t h e  i m a g e  co n tai n s   s p ec u lar   r ef lectio n s ,   s h ad o w   ar e as,  an d   ill u m i n atio n   ch an g es.  I n   ad d itio n ,   t h e  g r o u n d - tr u t h   i m ag e s   w er e  s e g m en ted   m an u all y   u s i n g   t h e  P h o to s h o p   s o f t w ar e  p ac k ag e  ( A d o b e®) .   T o   an aly ze   th e  q u an titat iv e  p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   m eth o d ,   a  p er f o r m a n ce   in d ex   to   q u an ti f y   th e  m i s clas s i f icatio n   er r o r   o f   th e  d if f er en t  m et h o d s   w a s   ap p lied .   I t is d ef in ed   as f o llo w s :                   Er r o r Gr o u n d t r u t h i ma g e T e s t i ma g e    ( 1 2 )     A s   s h o w n   i n   ( 1 2 )   m e a n s   s u b t r a c t i n g   o n e   i m a g e   f r o m   t h e   g r o u n d - t r u t h   i m a g e   o f   t h e   s a m e   s i z e .   F i g u r e   3   a n d   T ab le  1   s h o w   t h at   p r o p o s ed   m et h o d   ( I VD)   y ield s   th e   h ig h est  p er f o r m a n ce   o f   5 . 8 5 × 10 4   er r o r   p ix els  w it h   t h e   lo w es t  s ta n d ar d   d ev iatio n   o f   0 . 9 7 × 10 3   p ix els,  w h ic h   is   b etter   t h an   th e  o t h er s .   I n   Fi g u r e s   3   an d   4 ,   w e  ca n   o b s er v e  th at  th e  I VD  m et h o d   is   g e n er al l y   m o r e  ac c u r ate  t h a n   all  o f   t h e  o th er   m et h o d s .   E s p ec iall y   i n   t h e  ca s e  o f   lar g e   v ar iat io n   in   ill u m in atio n ,   t h e  I VD   m e th o d   e x h i b its   s u p er io r   i m a g e  s eg m e n t atio n   r es u lt s   ( i.e . ,   i t   u n i f o r m l y   s e g m e n t e d   p i x e l s   o f   c r o p   l e a f   f r o m   b a c k g r o u n d )   c o m p a r e d   w i t h   t h e   O t s u ,   E x G R ,   C I V E   a n d   E x G   m e t h o d s .       T ab le  1 .   P er f o r m a n ce   o f   I VD  i n   ter m s   o f   d etec tio n   ac c u r ac y   M e t h o d   Er r o r   M e a n   ( × 10 4 ,   p i x e l s)   Er r o r   ( %)   S . D   ( × 10 3 ,   p i x e l s )   I V D   5 . 8 5   1 9 . 1   0 . 9 7   O t su   7 . 4 9   2 4 . 4   4 . 6 9   Ex G   7 . 6 4   2 4 . 9   4 . 8 5   Ex G R   1 0 . 8 1   3 5 . 2   3 . 2 5   C I V E   7 . 2 2   2 3 . 5   1 2 . 0 6   Ex R   7 . 0 4   2 2 . 9   9 . 0 2   V EG   7 . 3 7   2 3 . 9   5 . 7 4           Fig u r e  3 .   E x p er i m en ts   f o r   illu m i n atio n   i n v ar ian t  b ased   r o w   d etec tio n   in   p ad d y   f ield       T h e  Ots u   m et h o d   d eter m i n es   th e  t h r es h o ld   d y n a m ica ll y   a cc o r d in g   to   o n l y   t h e  g r a y   le v el  o f   a n   i m a g e;  co n s eq u en tl y ,   t h e  i m ag e  s eg m en tatio n   r es u lt s   w er e  u n i f o r m   an d   lo w - q u alit y ,   an d   t h e  alg o r ith m   d id   n o t   r e m o v e  p ar tial   s h ad o w s   o r   r e f lectio n s .   T h e  E x G   an d   VE G   m et h o d s   y ield ed   b l u r r y   cr o p   leaf   ar ea s   b ec a u s e   th ese   m eth o d s   e m p h asize   o n l y   t h e  g r ee n   c h an n el   a m o n g   t h e  R GB   c h an n el s .   Mo r eo v er ,   th e   E x G R   m e th o d   id en ti f ied   v er y   l ittl e  cr o p   le af   o v er al l  b ec au s e  t h e  eq u at io n   ca n n o t  d i s ti n ctl y   s e g m e n t  cr o p   p ix el s   a n d   b ac k g r o u n d .   T h e  C I VE   an d   E x R   m et h o d s   w er e  o b s er v ed   to   h av e  a  r elativ el y   n o r m al  p er f o r m a n ce .   Nev er th e less ,   th e  i m a g e  s eg m en tatio n   r es u lts   w er e  u n i f o r m .   T h e  p r o p o s ed   m e th o d ,   th e   I V D  m et h o d ,   ex h ib its   h ig h   ac c u r ac y   w it h   u n i f o r m   i m ag e  q u alit y   ac co r d in g   to   v ar y in g   ill u m i n atio n .   0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 5 6 7 8 9 10 11 12 x   1 0 4 I m age  s am ple  num ber Abs olut e  dif f erenc e  of   im age  (pix els )     O t su E x G E x G R C I V E E x R VEG I V D 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 2 4 6 8 10 Solar  radiat ion  (w / m 2 ,   X10 2 )  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I llu min a tio n - in v a r ia n t v eg eta t io n   d etec tio n   ( I V D)   fo r   a   visi o n   s en s o r - b a s ed   …  ( K eu n   Ha   C h o i )   1289     ( a)     ( b )         ( c)     ( d )         ( e)     ( f )         ( g )     ( h )       ( i)     Fig u r e  4 .   I m a g e  s e g m en tatio n   r esu lt s   f o r   s a m p le  i m a g es c o m p ar ed   w it h   t h e  r esu lts   o f   d i f f er en t  m e th o d s .     T h e  im a g es  w er e  ac q u ir ed   in   d ay l ig h t ,   ( a)   o r ig in al,   ( b )   g r o u n d   tr u t h ,   ( c)   p r o p o s ed   m et h o d ,   ( d )   o ts u ,   ( e)   E x G,   ( f )   E x GR ,   ( g )   C I VE ,   ( h )   E x R ,   ( i)   VE G       3 . 2 .     Wea t her  co nd it io n:  ra iny   T h e  ex p er i m e n ts   p er f o r m ed   to   v er if y   th e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  cr o p   r o w   d etec t io n   u n d er   r ain y   co n d itio n .   T h e  ex p er im e n t  s it e  w as  a  r ea l  p ad d y   in   Dae j e o n ,   So u th   Ko r ea   ( 3 6 . 3 7 N,   1 2 7 . 3 6 E ) ;   am o u n t  o f   r ain f al l  w as  3 5 . 2   m m   ( T h e  Ko r ea   Me teo r o lo g ical  A d m i n i s tr atio n   an n o u n ce d ) .   T h e  ca m er a   w as  m o u n ted   o n   a   b r ac k et  ap p r o x i m atel y   1 . 5 m   a b o v e  th e  p ad d y .   T h e  g r o w t h   d a y   o f   r ice  w as a b o u t   9 0   d ay .   T h e  ca p tu r i n g   d ev ic e   u s ed   w as  a  lo w - co s t  co lo r   web - ca m er a  ( Sa m s u n g ®,  SP C - A 8 0 0 M) ,   an d   ca p tu r ed   th e  i m ag e   s a m p les  ( 1 5 0   i m a g es)  d u r i n g   a  r ain y .   An d   ea ch   s a m p le  i m a g es  h as  b ee n   p h o to g r ap h ed   f r o m   d i f f er en t  a n g les.  Mo r eo v er ,   s ix   o th er   co m m o n l y   u s ed   alg o r it h m s   w er e  al s o   ap p lied   f o r   co m p ar is o n .   T h ey   ar e  t h e  Ot s u ,   E x G,   E x G R ,   C I VE ,   E x R   a n d   VE G  m et h o d s .   I n   ad d itio n ,   t h e  g r o u n d - tr u t h   i m a g es  w er e  s e g m e n ted   m a n u a ll y   u s in g   t h e  P h o to s h o p   s o f t w ar e  p ac k ag e   ( A d o b e®) .   T o   an al y ze   t h e  q u an titati v e   p er f o r m an ce   o f   p r o p o s ed   m eth o d   as  b e f o r e,   a   p er f o r m a n ce   i n d ex   to   q u a n ti f y   th e  m i s clas s i f icatio n   er r o r   o f   th e  d if f er en t  m et h o d s   w as a p p lied   w it h   ( 1 2 ) .   T ab le   2   s h o w   th at  p r o p o s ed   m et h o d   ( I VD)   y ield s   t h e  h ig h est  p er f o r m a n ce   o f   1 . 7 4 × 10 4   er r o r   p ix els  w it h   th e  lo w e s t  s ta n d ar d   d ev iatio n   o f   4 . 2 8 × 10 3   p ix el s ,   w h ic h   is   b etter   th an   t h e  o th er s .   I n   t h e  p lo t  o f   Fi g u r e  5   an d   Fi g u r e  6 ,   w e  ca n   o b s er v e  th at  t h e  I VD  m et h o d   is   g e n er all y   m o r e  ac cu r ate  t h a n   all  o f   th e  o th er   m et h o d s .   Sin ce   a  r ai n y   d a y   i s   n o r m a ll y   c lo u d y ,   in s tead   o f   t h e  il lu m in a tio n   ch a n g e  is   les s ,   it   is   lo w   l u m in o u s   en v ir o n m e n t.  T h u s ,   t h e  C I VE ,   E x GR ,   a n d   E x R   m et h o d s   y i eld ed   th e  i m ag e  s eg m e n tati o n   r esu lt s   w er e  lo w - q u alit y   t h at  it   ca n n o t  d i s ti n ct l y   s eg m e n t  cr o p   p ix el s   a n d   b ac k g r o u n d .   W h er ea s ,   t h e   E x G,   Ot s u   a n d   VE G   m et h o d s   y ield ed   b lu r r y   cr o p   l ea f   ar ea s   b ec a u s e   th e s e  m et h o d s   e m p h asize  o n l y   t h e  g r ee n   ch an n el  a m o n g   th e   R GB   ch a n n els.  E s p ec iall y   i n   ca s e  o f   Ot s u   m eth o d ,   it   w a s   r e m a in ed   t h e  s h ap e   o f   r ai n w ater   d r ip p in g   o n   b ac k g r o u n d   i m a g e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 2 1   : 1 2 8 4   -   1292   1290   T ab le  2 .   P er f o r m a n ce   o f   I VD  i n   ter m s   o f   d etec tio n   ac c u r ac y   M e t h o d   Er r o r   me a n   ( × 10 4 ,   p i x e l s)   Er r o r   ( %)   S . D   ( × 10 3 ,   p i x e l s)   I V D   1 . 7 4   5 . 6   4 . 2 8   O t su   4 . 7 1   1 5 . 3   7 . 4 7   Ex G   6 . 2 9   2 0 . 5   7 . 7 4   Ex G R   7 . 2 4   2 3 . 6   1 0 . 5 2   C I V E   6 . 8 8   2 2 . 3   9 . 6 2   Ex R   5 . 5 0   1 7 . 9   1 0 . 0 1   V EG   1 0 . 5 7   3 4 . 4   8 . 6 7           Fig u r e  5 .   E x p er i m en tal  r esu lts   w it h   s a m p le  i m ag e  t h at  w er e  ac q u ir ed   in   r ain y : c o m p ar is o n   r esu lt s   r eg ar d in g   th e  ab s o lu te  d i f f er en ce   b et w ee n   th e  i m a g e  an d   t h e  g r o u n d - tr u th   i m a g e         ( a)     ( b )         ( c)     ( d )         ( e)     ( f )       ( g )     Fig u r e  6 .   I m a g e  s e g m en tatio n   r esu lt s   f o r   s a m p le  i m a g es c o m p ar ed   w it h   t h e  r esu lts   o f   d i f f er en t  m e th o d s .     T h e  im a g es  w er e  ac q u ir ed   o n   a  r ain y   d a y ,  ( a)   o r ig in al,   ( b )   g r o u n d   tr u t h ,   ( c)   p r o p o s ed   m et h o d ,   ( d )   E x G,     ( e )   E x GR ,   ( f )   C I VE ,   ( g )   VE G   0 50 100 150 0 2 4 6 8 10 12 14 x   1 0 4 I m age  s am ple  num ber Abs olut e  dif f erenc e  of   im age  (pix els )     O t s u EG E x G R C I V E E x R VEG I V D Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I llu min a tio n - in v a r ia n t v eg eta t io n   d etec tio n   ( I V D)   fo r   a   visi o n   s en s o r - b a s ed   …  ( K eu n   Ha   C h o i )   1291   4.   CO NCLU SI O N     I n   th i s   p ap er ,   w e  p r o p o s ed   a  n o v el  v e g etatio n   d etec tio n   m eth o d   f o r   v is io n - b ased   ag r icu l tu r al   ap p licatio n s   in   t y p ical  o u td o o r   s ettin g s   an d   v er i f ied   th e  s u p er io r   p er f o r m a n ce   o f   m et h o d   in   co m p ar is o n   w it h   s ix   d if f er en t  m et h o d s .   O u r   m et h o d   h a s   s o m e  s tr en g t h s ,   in cl u d in g   lo w   co m p u tatio n a l   co s t,  co m p u tatio n al  s i m p lic it y   a n d   u n if o r m l y   h i g h - ac c u r ac y   i m a g e  s e g m en tat i o n .   I n   th e  f u t u r e,   it  w ill  b e  n ec es s ar y   to   ap p ly   v ar io u s   cr o p s   f o r   v e r i f y in g   v er s atile  ap p licatio n s   o f   th e  p r o p o s ed   m e th o d .       RE F E R E NC E S     [1 ]   M e n g n i  Ye . ,   Zh ig u o   Ca o . ,   Z h e n g h o n g   Y u . ,   X ia o d o n g   Ba i,   “ Cr o p   f e a tu re   e x trac ti o n   f ro m   i m a g e s  w i th   p r o b a b il isti c   su p e rp ix e l  M a rk o v   ra n d o m   f ield , ”   Co mp u ter s a n d   El e c tro n ics   in   A g ric u lt u re ,   v o l.   1 1 4 ,   p p .   2 4 7 - 2 6 0 ,   2 0 1 5 .   [2 ]   D.  M .   W o e b b e c k e . ,   G .   E.   M e y e r. ,   K.  Vo n   Ba rg e n . ,   D .   A .   M o rten s e n ,   “ Co lo r   in d ice s  f o r  we e d   id e n t if ica ti o n   u n d e r  v a rio u s so il ,   re sid u e ,   a n d   li g h ti n g   c o n d i ti o n s,”   T ra n sa c ti o n s  o f  t h e   AS AE ,   v o l. 3 8 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 9 - 2 6 9 ,   1 9 9 5 .   [3 ]   Ne to .   J.   C . ,   “ A   Co m b in e d   S tatisti c a l - S o f t  Co m p u ti n g   A p p ro a c h   fo r  Clas sif ica ti o n   a n d   M a p p in g   W e e d   S p e c ies   in   M in im u m - ti ll a g e   S y ste m s,”   P h . D  o f   T h e sis,  Un iv e rsit y   o f   N e b ra sk a ,   U.S . A . ,   2 0 0 4 .   [4 ]   M e y e r  G .   E. ,   Hin d m a n   T .   W . ,   Lak s m i  K.,   “ M a c h in e   v isio n   d e tec ti o n   p a ra m e ter s  f o r  p lan t  sp e c ies   id e n ti f ica ti o n , ”   Pre c isio n   a g ric u lt u re   a n d   B io l o g i c a l  Qu a li ty ,  v o l .   3 5 4 3 ,   1 9 9 9 .   [5 ]   P e re z   A . ,   L o p e z   F . ,   Be n ll o c h   J.,   Ch risten se n   S . ,   “ Co l o u r  a n d   sh a p e   a n a l y sis   tec h n iq u e s  f o r  w e e d   d e tec ti o n   in   c e re a l  f ield s,”   Co mp u ter s a n d   El e c tro n i c s in   Ag ric u lt u re , v o l.   2 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 9 7 - 2 1 2 ,   2 0 0 0 .   [6 ]   Ka tao k a   T . ,   Ka n e k o   T . ,   Ok a m o to   H.,   Ha ta  S . ,   “ Cro p   g ro w th   e stim a ti o n   sy ste m   u sin g   m a c h in e   v isio n , ”   Pro c e e d in g s   2 0 0 3   IE EE /A S M E  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   A d v a n c e d   In tell ig e n t  M e c h a tr o n ics   ( AIM   2 0 0 3 ) ,   Ko b e ,   Ja p an ,    v o l.   2 ,   2 0 0 3 ,  pp .   b 1 0 7 9 - b 1 0 8 3 .   [7 ]   Ha g u e   T . ,   T il lett  N.,   W h e e l e r  H . ,   “ A u to m a ted   c ro p   a n d   we e d   m o n it o rin g   in   w id e ly   sp a c e d   c e re a ls,”  Pre c isio n   Ag ric u lt u re ,   v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 - 3 2 ,   2 0 0 6 .   [8 ]   Otsu   N.,   “ A  th re sh o ld   se lec ti o n   m e th o d   f ro m   g ra y - lev e l  h isto g ra m s,”   in   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   S y ste ms ,   M a n ,   a n d   Cy b e rn e ti c s ,   v o l.   9 ,   n o .   1 ,   p p .   6 2 - 6 6 ,   1 9 7 9 .   [9 ]   Ru iz - Ru iz  G . ,   G ó m e z - G il   J.,   Na v a s - G ra c ia  L . ,   “ T e stin g   d iff e r e n t  c o lo r   sp a c e s  b a se d   o n   h u e   f o r  th e   e n v iro n m e n tally   a d a p t i v e   s e g m e n t a t i o n   a l g o r i t h m   ( E A S A ) , ”   C o m p u t e r s   a n d   E l e c t r o n i c s   i n   A g r i c u l t u r e ,   v o l .   6 8 ,   n o .   1 ,   p p .   8 8 - 9 6 ,   2 0 0 9 .   [1 0 ]   T ian   L .   F . ,   S lau g h ter  D.   C. ,   “ En v iro n m e n tall y   a d a p ti v e   se g m e n ta ti o n   a lg o rit h m   f o r  o u td o o r  im a g e   se g m e n tatio n , ”   Co mp u ter s  a n d   El e c tro n ics   in   Ag ric u lt u re , v o l.   2 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 3 - 1 6 8 ,   1 9 9 8 .   [1 1 ]   Yu   Z. ,   Ca o   Z. ,   W u   X . ,   Ba i  X.,   Qin   Y.,   Z h u o   W . ,   X iao   Y.,   Zh a n g   X . ,   X u e   H. ,   “ A u to m a ti c   i m a g e - b a se d   d e tec ti o n   tec h n o l o g y   f o r  t w o   c rit ica l  g ro w th   sta g e s  o f   m a ize :  e m e rg e n c e   a n d   th re e - lea f   st a g e , ”   Ag ric u lt u ra l  a n d   Fo re st   M e teo ro l ogy ,   v o l .   1 7 4 - 1 7 5 ,   p p .   6 5 - 8 4 ,   2 0 13.   [1 2 ]   Zh e n g   L . ,   Zh a n g   J.,   W a n g   Q.,   “ M e a n - sh if t - b a se d   c o lo r  se g m e n tatio n   o f   im a g e s   c o n tain in g   g re e n   v e g e tatio n , ”   Co mp u ter s  a n d   El e c tro n ics   in   Ag ric u lt u re ,   v o l.   6 5 ,   n o .   1 ,   p p .   9 3 - 9 8 ,   2 0 0 9 .   [1 3 ]   G u o   W . ,   R a g e   U.K.,   Nin o m i y a   S . ,   “ Ill u m in a ti o n   in v a rian t  se g m e n tatio n   o f   v e g e tatio n   f o r  ti m e   se ries   w h e a t  i m a g e s   b a se d   o n   d e c isio n   tree   m o d e l, ”   C o mp u ter s  a n d   El e c tro n ics   in   Ag ri c u lt u re , v o l.   9 6 ,   p p .   58 - 6 6 ,   2 0 1 3 .   [1 4 ]   M o n talv o   M . ,   G u e rre ro   J.   M . ,   Ro m e o   J.,   Emm i  L . ,   G u ij a rro   M . ,   P a jare s  G . ,   “ A u to m a ti c   e x p e rt  sy ste m   f o r  w e e d s / c r o p s   i d e n t i f i c a t i o n   i n   i m a g e s   f r o m   m a i z e   f i e l d s , ”   E x p e r t   S y s t e m   i n   A p p l i c a t i o n ,   v o l .   4 0 ,   n o .   1 ,   p p .   7 5 - 8 2 ,   2 0 1 3 .   [1 5 ]   Ba i  X . ,   Ca o   Z. ,   W a n g   Y.,   Yu   Z. ,   Zh a n g   X . ,   L i  C. ,   “ Cro p   se g m e n tatio n   f ro m   i m a g e s b y   m o rp h o lo g y   m o d e li n g   in   th e   CIE  L ⁄   a ⁄   b ⁄   c o l o r  sp a c e , ”   Co m p u t e rs   a n d   El e c tro n ics   i n   A g ric u lt u re , v o l.   9 9 ,   p p .   21 - 3 4 ,   2 0 1 3 .   [1 6 ]   S c h ick ,   A . ,   Ba u m l  M . ,   S ti e f e lh a g e n   R. ,   “ Im p ro v in g   f o re g ro u n d   se g m e n tatio n   w it h   p r o b a b i li stic  su p e rp ix e l  M a rk o v   ra n d o m   f ield s,”   2 0 1 2   I EE E  C o mp u ter   S o c iety   C o n fer e n c e   o n   Co m p u ter   V isio n   a n d   P a tt e rn   Rec o g n it i o n   W o rk sh o p s ,   P r o v id e n c e ,   RI ,   2 0 1 2 ,   p p .   2 7 - 31.   [1 7 ]   Ka izu ,   Y.,   a n d   Im o u   K.  A ,   “ Du a l - sp e c tral  c a m e r a   s y ste m   f o r  p a d d y   ric e   se e d li n g   ro w   d e te c ti o n , ”   Co mp u ter s  a n d   El e c tro n ics   in   Ag ric u lt u re , v o l .   6 3 ,   n o .   1 ,   p p .   49 - 5 6 ,   2 0 0 8 .   [1 8 ]   He rv á s - M a rtí n e z   C. ,   G u ti é rre z   P .   A . ,   P e ñ á - Ba rra g á n   J.   M . ,   Ju ra d o - Ex p ó sit o   M . ,   L ó p e z - G ra n a d o s  F . ,   “ A   lo g isti c   ra d ial  b a sis  f u n c ti o n   re g re ss io n   m e th o d   f o r  d isc rim in a ti o n   o f   c o v e r  c ro p s  in   o li v e   o rc h a rd s,”   Exp e rt  S y ste m  in   Ap p li c a ti o n ,   v o l.   3 7 ,   n o .   1 2 ,   p p .   8 4 3 2 - 8 4 4 4 ,   2 0 1 0 .   [1 9 ]   G u e rre ro   J.   M . ,   G u ij a rro   M . ,   M o n talv o   M . ,   Ro m e o   J.,   Emm i  L . ,   Rib e iro   A . ,   P a jare s  G . ,   “ A u to m a t ic  e x p e rt  s y ste m   b a se d   o n   im a g e s  f o r  a c c u ra c y   c r o p   r o w   d e tec ti o n   i n   m a ize   f ield s,”   Exp e rt  S y ste m  wit h   Ap p li c a ti o n ,  v o l.   4 0 ,   n o .   2 ,     p p .   6 5 6 - 6 6 4 ,   2 0 1 3 .   [2 0 ]   G é e   C. ,   Bo ss u   J.,   J o n e s  G . ,   T ru c h e tet  F . ,   “ Cro p /w e e d   d isc rim in a ti o n   in   p e rsp e c ti v e   a g ro n o m ic  ima g e s,”   Co mp u ter s   a n d   El e c tro n ics   in   A g ric u lt u re ,  v o l.   6 0 ,   n o .   1 ,   p p .   4 9 - 5 9 ,   2 0 0 8 .   [2 1 ]   Cru z - Ra m ír e z   M . ,   He rv á s - M a rtí n e z   C. ,   Ju ra d o - Ex p ó sito   M . ,   L ó p e z - G ra n a d o s  F . ,   “ A   m u lt i - o b jec ti v e   n e u ra l  n e tw o rk   b a se d   m e th o d   f o r  c o v e r  c ro p   i d e n ti f ica ti o n   f ro m   re m o te   se n se d   d a ta,”  Exp e rt  S y ste m  wi th   Ap p li c a ti o n ,     v o l.   3 9 ,   n o .   1 1 ,   pp.   1 0 0 3 8 - 1 0 0 4 8 ,   2 0 1 2 .   [2 2 ]   X a v ier  P . ,   B u rg o s - A rti z z u a ,   A n g e la  R. ,   M a r ia  G . ,   G o n z a lo   P a - jar e s,  “ Re a l - ti m e   i m a g e   p ro c e ss in g   f o r  c ro p /w e e d   d isc rim in a ti o n   i n   m a ize   f ield s,”   Co mp u ter s  a n d   El e c tro n ics   in   Ag ri c u lt u re ,   v o l.   7 5 ,   n o .   2 ,   p p .   3 3 7 - 3 4 6 ,   2 0 1 1 .   [2 3 ]   Ba k k e r  T . ,   W o u ters   H.,   V a n   A ss e lt   K.,   Bo n tse m a   J.,   Tan g   L . ,   M ü ll e r  J.,   v a n   S trate n   G . ,   “ A   v i sio n   b a se d   r o w   d e tec ti o n   sy ste m   f o r  su g a r  b e e t, ”   Co mp u ter s  a n d   El e c tro n ics   in   Ag ric u lt u re ,   v o l.   6 0 ,   n o .   1 ,   p p .   8 7 - 9 5 ,   2 0 0 8 .   [2 4 ]   Ba jcs y   R. ,   L e e   S .   W . ,   Leo n a rd is  A . ,   “ D e tec ti o n   o f   d iff u se   a n d   sp e c u lar  in terf a c e   re f le c ti o n s  a n d   in t e r - re f l e c ti o n s  b y   c o lo r  im a g e   se g m e n tatio n , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   C o mp u ter   V isio n ,   v o l.   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   2 4 1 - 2 7 2 ,   1 9 9 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 2 1   : 1 2 8 4   -   1292   1292   [2 5 ]   Ke u n   Ha   C h o i,   S a n g   Kw o n   Ha n ,   S a n g   Ho o n   Ha n ,   Kw a n g - Ho   P a rk ,   Ky u n g - S o o   Kim ,   S o o h y u n   Kim ,   “ M o r p h o lo g y - b a se d   g u id a n c e   li n e   e x trac ti o n   f o r  a n   a u to n o m o u s  w e e d in g   ro b o t  in   p a d d y   f ield s,”   Co mp u ter s  a n d   El e c tro n ics   in   Ag ric u lt u re ,  v o l.   1 1 3 ,   p p .   2 6 6 - 2 7 4 ,   2 0 1 5 .   [2 6 ]   W o n   S u k   L e e ,   a n d   A li   V a r d a r,   “ Im m a tu re   p e a c h   d e tec ti o n   in   c o lo u r   im - a g e s  a c q u ired   in   n a tu ra l  il lu m in a ti o n   c o n d i ti o n s u si n g   sta ti stica l  c las sifiers   a n d   n e u ra l  n e tw o rk , ”   Pre c isio n   A g ric u lt u re ,  v o l.   1 5 ,   p p .   57 - 7 9 ,   2 0 1 4 .   [2 7 ]   W e i  G u o . ,   Ud a y   K.  Ra g e . ,   S e ish i  Nin o m i y ,   “ Ill u m in a ti o n   i n v a ri a n t  se g m e n tatio n   o f   v e g e tatio n   fo r  ti m e   se ries   w h e a t  i m a g e s b a se d   o n   d e c isio n   t re e   m o d e l, ”   Co mp u ter s a n d   E lec tro n ics   in   Ag ric u lt u re ,  v o l .   9 6 ,   p p .   58 - 6 6 ,   2 0 1 3 .   [2 8 ]   A lb e rto   T e ll a e c h e ,   X a v ier  P . ,   Bu rg o s - A rti z z u ,   G o n z a lo   P a jare s,   A n g e la  Rib e i - ro ,   “ A  v isio n - ba se d   m e th o d   f o r   w e e d s id e n ti f ica ti o n   t h ro u g h   t h e   Ba y e sia n   d e c isio n   th e o ry , ”   Pa tt e r n   Rec o g n it i o n ,  v o l.   4 1 ,   n o .   2 ,   p p .   521 - 5 3 0 ,   2 0 0 8 .   [2 9 ]   X a v ier  P . ,   Bu rg o s - A rti z z u ,   A n g e la  Rib e iro ,   A lb e rto   T e ll a e c h e ,   G o n z a lo   P a jare s ,   Ce sa r  F e rn á n d e z - Qu in tan il l ,   “ A n a l y sis  o f   n a tu r a l  i m a g e s  p ro c e ss in g   f o r  th e   e x tra c ti o n   o f   a g ric u lt u ra l  e lem e n ts,”  Ima g e   a n d   Vi s io n   C o mp u ti n g ,  v o l.   2 8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 8 - 1 4 9 ,   2 0 1 0 .   [3 0 ]   Ef th im ia   M a v rid o u ,   El e n i  V r o c h i d o u ,   G e o rg e   A .   P a p a k o sta s,  T h e o d o re   P a c h id is,  V a ss il is  G .   Ka b u rl a so s,  “ M a c h in e   V isio n   S y ste m s i n   P re c isio n   A g ricu lt u re   f o r  Cro p   F a rm in g , ”   J o u rn a l  o f  Ima g in g ,  v o l .   5 ,   n o .   1 2 ,   p p .   89 - 12 2 ,   2 0 1 9 .   [3 1 ]   S iv a lo g e s w a ra n ,   Ra tn a sin g a m ,   S tev e   Co ll in s ,   “ S tu d y   o f  th e   p h o t o d e tec to r  c h a ra c teristics   o f  a   c a m e ra   f o r  c o lo r  c o n sta n c y   in   n a tu ra l  sc e n e s,”   J o u rn a l  o f  t h e   Op ti c a l  S o c iety   o f   Ame ric a , v o l.   2 7 ,   n o .   2 ,   p p .   2 8 6 - 2 9 4 ,   2 0 1 0 .   [3 2 ]   K.  H.  S u h ,   S .   R.   S u h ,   J.  H.   S u n g ,   “ A   f u n d a m e n tal  stu d y   o n   d e tec ti o n   o f   we e d s  in   p a d d y   f ield   u sin g   sp e c tro p h o t o m e tri c   a n a l y sis,”   Ag r icu lt u ra l  M e c h a n iz a ti o n   in   K o re a , v o l.   2 7 ,   p p .   1 3 3 - 1 4 2 ,   2 0 0 2 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       K e u n   H a   Cho i   is  a   P h . D .   in   t h e   De p a rtm e n t  o f   M e c h a n ica l  En g in e e rin g ,   Ko re a   A d v a n c e d   In stit u te  S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y   (K A IS T ).   His  re se a rc h   in tere st   is  v isio n – b a se d   a u to n o m o u s   ro b o t  a n d   ro b o t  m o ti o n   c o n tr o l.         S o o   H y u n   K i m   P ro f e ss o r  a t  th e   De p a rtme n t  o f   M e c h a n ica l  En g in e e rin g ,   Ko re a   A d v a n c e d   In stit u te  S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   (K A IS T ).   He   re c e iv e d   h is  P h .   D  f ro m   I m p e rial  Co ll e g e   o f  L o n d o n   i n   1 9 9 1 .   H i s   r e s e a r c h   i n t e r e s t   i s   B i o - i n s p i r e d   r o b o t ,   a p p l i e d   o p t i c s   a n d   a u t o n o m o u s   r o b o t .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.