Journal of Advanced Navigation Technology (한국항행학회논문지)

The Korean Navigation Institute (한국항행학회)
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Shadow Removal Based on Chromaticity and Entropy for Efficient Moving Object Tracking

효과적인 이동물체 추적을 위한 색도 영상과 엔트로피 기반의 그림자 제거

  • Park, Ki-Hong (Division of Convergence Computer & Media, Mokwon University)
  • 박기홍 (목원대학교 융합컴퓨터미디어학부)
  • Received : 2014.08.08
  • Accepted : 2014.08.23
  • Published : 2014.08.30
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Abstract

Recently, various research for intelligent video surveillance system have been proposed, but the existing monitoring systems are inefficient because all of situational awareness is judged by the human. In this paper, shadow removal based moving object tracking method is proposed using the chromaticity and entropy image. The background subtraction model, effective in the context awareness environment, has been applied for moving object detection. After detecting the region of moving object, the shadow candidate region has been estimated and removed by RGB based chromaticity and minimum cross entropy images. For the validity of the proposed method, the highway video is used to experiment. Some experiments are conducted so as to verify the proposed method, and as a result, shadow removal and moving object tracking are well performed.

최근 지능형 비디오 감시를 위한 다양한 연구가 제안되고 있음에도 CCTV 영상에서 이상 징후 판단이 사람에 의해 이루어지고 있어 상황인식을 위한 방법 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이동물체 검출 및 추적을 위해 RGB 칼라 모델 기반의 색도 영상과 엔트로피 영상을 도출하여 그림자 제거를 수행한 후 이동물체를 추적하는 방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위해 잡음 및 주위환경변화에 민감하지만 순간적으로 발생되는 상황인지 환경에서 효과적인 차영상 모델을 적용하였다. 검출한 이동물체 영역에서 RGB 채널의 색도 영상을 기반으로 첫 번째 그림자 후보 영역을 선정하였고, 그레이레벨에서 엔트로피를 계산하여 두 번째 그림자 후보 영역을 추정하여 그림자를 제거하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 고속도로에서 주행하는 자동차들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 색상과 엔트로피를 이용한 그림자를 제거와 이동물체 추적이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.

Keywords

References

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