| 講演名 | 2019-05-31 個葉スケール作物画像からの特徴抽出に関する検討 宇都 有昭(東工大), ダラ ムラ マウロ(Grenoble INP), シャヌソ ジョセリン(Grenoble INP), 篠田 浩一(東工大), |
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| 抄録(和) | 近年の無人飛行機(UAV)およびセンシング技術の発達により，様々な天候条件下で個葉スケールの空撮光学画像の取得が可能となっている． 我々は，詳細な作物画像から，作物の光合成効率に関連する特性である葉色と葉角度の取得に取り組んでいる． 個葉スケール空撮光学画像に基づく「葉の色と角度」の取得のために解決しなければならない課題は数多い． 本稿では，複数画像から葉の色と角度を同時推定するアルゴリズムを提案する． 直達光が支配的かつ葉の反射特性がLambertianである条件で位置合わせされた複数画像より生成される３次元データ配列をテンソル分解することで，葉の法線ベクトル集合，直達光の方向ベクトル集合，葉の色成分が推定される． 提案したアルゴリズムをシミュレーション環境で評価した結果を報告する． また，それ以外の課題について，現時点での結果を報告し，今後の進め方について議論する． |
| 抄録(英) | With the advent of an unmanned aerial vehicle (UAV) and sensing technologies, it is possible to acquire leaf-scale aerial optical images under various weather conditions. We are working on estimating leaf colors and leaf angles that are related to photosynthetic productivities based on high resolution images. There are a number of issues that should be resolved to estimate leaf colors and leaf angles based on leaf-scale aerial images of plants in field. In this paper, we propose an algorithm that estimates leaf colors and leaf angles based on multiple images of plants. Under the condition in which direct sunlight is dominant and the optical properties of leaves are Lambertian, a set of leaf normals, a set of direction of sunlights and a leaf color are estimated by a tensor decomposition of a 3D data array generated from multiple images of a plant. The proposed algorithm is evaluated by results based on simulated data. We discuss how to proceed with other issues by featuring some experimental results at the moment. |
| キーワード(和) | 個葉スケール空撮画像 / 葉の色 / 葉角度 / テンソル分解 |
| キーワード(英) | Aerial leaf-scale image / leaf color / leaf angle / tensor decomposition |
| 資料番号 | PRMU2019-7 |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2019/5/30(から2日開催) |
| 開催地（和） | オリンピック記念青少年センタ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 第一次産業 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 個葉スケール作物画像からの特徴抽出に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on feature extraction from leaf-scale plant images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 個葉スケール空撮画像 / Aerial leaf-scale image |
| キーワード(2)（和/英） | 葉の色 / leaf color |
| キーワード(3)（和/英） | 葉角度 / leaf angle |
| キーワード(4)（和/英） | テンソル分解 / tensor decomposition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宇都 有昭 / Kuniaki Uto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | ダラ ムラ マウロ / Mauro Dalla Mura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | グルノーブル理工科大学(略称：Grenoble INP) Grenoble Institute of Technology(略称：Grenoble INP) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | シャヌソ ジョセリン / Jocelyn Chanussot |
| 第 3 著者 所属（和/英） | グルノーブル理工科大学(略称：Grenoble INP) Grenoble Institute of Technology(略称：Grenoble INP) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 篠田 浩一 / Koichi Shinoda |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 発表年月日 | 2019-05-31 |
| 資料番号 | PRMU2019-7 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-64 |
| ページ範囲 | pp.259-264(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) |