Event Detection Algorithm Based on Statistics of Subblock Images

블록 영상의 통계특성을 이용한 상황 검출 알고리즘

In this paper, an event detection algorithm is proposed based on the statistics of subblock images. For an event of small size, we first divide each image into smaller subblocks and then for camera trembling, we use the statistics of three kinds of images such as the input image, reference image, and their difference image as features of the event. Simulation results show that the proposed algorithm is much more effective in event detection than the conventional cases based on only the difference image.

본 논문에서는 블록별 영상의 통계적 특성을 이용한 상황 변화 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 상황 발생 부위의 크기를 고려하여 먼저 영상을 여러 개의 작은 블록으로 나누었고, 카메라의 흔들림을 고려하여 블록별로 참고 영상, 입력 영상 그리고 차 영상에 대한 통계적 특성을 상황의 특징으로 이용하였다. 모의 실험 결과, 이 방법이 단순히 차 영상의 통계 특성만을 이용한 기존 알고리즘에 비하여 상황 변화 검출력이 우수함을 확인할 수 있었다.