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입력된 잡초 이미지의 크기를 조정하고, 상기 잡초 이미지의 노이즈를 제거하는 이미지 전처리 단계와;상기 이미지 전처리 단계에서 생성된 수정 잡초 이미지를 다중 레벨로 분해하여 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출 단계; 및상기 특징 정보 추출 단계를 통해 추출되는 특징 정보를 이용하여 상기 잡초 이미지에 포함된 잡초의 종류를 판단하는 잡초 판단 단계;를 포함하는 잡초 분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 특징 추출 단계는,상기 수정 잡초 이미지에 이산 웨이블렛 변환(discrete wavelet transform)을 적용하여, 상기 수정 잡초 이미지를 다중 레벨에서의 근사 계수와 세부 계수로 분해하는 단계; 및상기 근사 계수와 세부 계수 중 설정된 계수 값 이상을 가지는 계수를 선택하는 단계;를 포함하는 잡초 분류 방법
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제2항에 있어서,각 레벨의 상기 세부 계수는 수직 계수, 수평 계수, 사선 계수를 포함하는 잡초 분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 잡초 판단 단계는,각 레벨에서 추출된 상기 특징 정보의 평균을 구하여 평균 특징 정보를 계산하는 단계; 및잡초의 종류에 따른 표준 특징 정보와 상기 평균 특징 정보를 비교하는 단계;를 포함하는 잡초 분류 방법
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제4항에 있어서, 상기 비교하는 단계는,상기 표준 특징 정보와 상기 평균 특징 정보 간의 유클리디안 거리를 계산하여 차이가 가장 적은 표준 특징 정보를 선택하고, 선택된 표준 특징 정보의 잡초를 상기 잡초 이미지에 포함된 잡초로 판단하는 잡초 분류 방법
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입력된 잡초 이미지의 크기를 조정하고, 상기 잡초 이미지의 노이즈를 제거하는 이미지 전처리부와;상기 이미지 전처리부에서 생성된 수정 잡초 이미지를 다중 레벨로 분해하여 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부; 및상기 특징 정보 추출부를 통해 추출되는 특징 정보를 이용하여 상기 잡초 이미지에 포함된 잡초의 종류를 판단하는 잡초 판단부;를 포함하는 잡초 분류 장치
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제6항에 있어서, 상기 특징 추출부는,상기 수정 잡초 이미지에 이산 웨이블렛 변환(discrete wavelet transform)을 적용하여, 상기 수정 잡초 이미지를 다중 레벨에서의 근사 계수와 세부 계수로 분해하는 계수 연산부; 및상기 근사 계수와 세부 계수 중 설정된 계수 값 이상을 가지는 계수를 선택하는 계수 선택부;를 포함하는 잡초 분류 장치
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제7항에 있어서,상기 세부 계수는 수직 계수, 수평 계수, 사선 계수를 포함하는 잡초 분류 장치
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제6항에 있어서, 상기 잡초 판단부는,각 레벨에서 추출된 상기 특징 정보의 평균을 구하여 평균 특징 정보를 계산하는 평균 특징 정보 생성부; 및잡초의 종류에 따른 표준 특징 정보와 상기 평균 특징 정보를 비교하는 비교부;를 포함하는 잡초 분류 장치
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제9항에 있어서, 상기 비교부는,상기 표준 특징 정보와 상기 평균 특징 정보 간의 유클리디안 거리를 계산하여 차이가 가장 적은 표준 특징 정보를 선택하고, 선택된 표준 특징 정보의 잡초를 상기 잡초 이미지에 포함된 잡초로 판단하는 잡초 분류 장치
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