독립성분분석을 이용한 RGB 이미지 토마토 분류

토마토는 여러 가지 다른 숙성 단계에서 수확될 수 있다. 토마토의 숙성 상태를 판단하기 위해 토마토 과육 을 HPLC로 분석한 여러 가지 화합물과 토마토 RGB 이미지를 ICA로 분석한 독립성분간의 관계를 분석하였다. 여러 토마토 화합물중 품질에 가장 영향을 많이 미치는 라이코펜과 토마토 RGB 이미지의 독립성분간의 부분최소제곱 <I>Q</I><SUP>2</SUP> 값이 0.92로 매우 높음을 알 수 있었다. 그리고 라이코펜에 대응되는 독립성분을 토마토 RGB 이미지에 적용하여 픽 셀 면적을 구한 것과 단순이진 이미지로 구해진 이미지의 픽셀 면적간의 비교를 제시하여 독립성분의 유효성을 제시 하였다. 독립성분을 반영한 토마토 이미지를 통해 토마토의 숙성 상태를 보여주는 것이 가능하며, ICA 독립성분을 이 용한 농축이미지 생성을 통해 토마토의 색상이 좋지 않거나 라이코펜과 같은 주요 성분이 없게 된 토마토를 분류해 내는 것이 가능해진다.

Abstract

1. 서론

2. 독립성분분석(ICA)

3. RGB 이미지의 IC 농축영상

4. 농축영상 평가

5. 결론

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