본 논문은 그림자 밝기의 선형적 변화를 비균일하게 양자화하여 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 그림자의 밝기의 선형성 적용은 기하학 정보, 광원의 종류 및 방위에 독립적일 수 있다는 장점이 있다. 이 기법은 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형의존성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하기 위해 양자화 한다. 이때 선형성을 증가시키 위해 등비수열을 이용하여 비균일 양자화한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형의존성이 높은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.
본 논문에서는 정확한 비디오 객체 분할을 위한 글로벌 가우시안 모델 기반의 이동 외부 그림자영역 검출방법을 제안한다. 이 방법은 현재 픽셀과 배경 픽셀의 컬러 벡터간의 사이 각을 가중치 함수로 변환하고, 이를 그림자 모델의 확률 밀도에 곱하여 구한 값을 그림자 검출에 사용하고 이를 다시 그림자 모델의 입력으로 하여 검출된 픽셀 들의 분포가 자동으로 영상의 실제 그림자 분포에 근접하게 하였다. 또한, 잘못 검출된 그림자 영역을 제거하기 위해 영역의 위치 정보를 이용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 적응적으로 그림자를 검출하면서도 높은 분할 정확도를 가지고 있음을 보인다.
본 논문에서는 컬러영상에서 나타나는 그림자의 특징을 이용하여 그림자영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 그림자가 드리워진 영역은 광도와 채도가 인접한 영역보다 낮은 값을 갖으며 색상은 어두운 색을 나타낸다. 이러한 그림자 특성을 HSI 컬러공간에 적용하여 분석함으로써 그림자를 검출한다. 제안한 알고리즘은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 광도와 채도 그리고 색상에서 나타나는 그림자의 특징을 이용한 연산을 통하여 후보영역을 검출하고 다음 단계에서 객체와 다크마크(Dark Mark)를 감쇄시키기 위해 후보영역의 밝기와 채도 성분을 분석하여 실 그림자 영역만을 추출한다. 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 영상에도 효율적으로 그림자를 검출한다는 것을 보여 준다.
본 논문은 그림자의 기하학 정보와 광원의 종류 및 방위에 관계없이 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반으로 임의의 복잡한 자연 영상에서 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형독립성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하는 균일 양자화를 수행한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형독립성이 낮은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상이지만 위성 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소로 컴퓨터 비전의 전처리 과정에서 그림자 검출 과정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 싱글 영상 기반의 위성 영상에서 효과적인 영상 분석을 위해 그림자를 검출하는 방법으로 크로스 엔트로피와 밝기 영상을 이용해 그림자를 검출하는 방법을 제안하였다. 칼라 영상을 그레이 레벨 영상으로 변환한 후 크로스 엔트로피를 기반으로 최적의 임계값을 추정하여 첫 번째 그림자 후보 영역으로 판별하였고, 칼라 영상의 밝기 영상을 이용해 최종 그림자 영역을 검출하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 위성 영상들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 제안하는 그림자를 검출 방법이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.
본 논문에서는 그림자 정보를 사용하여 위성 영상에서 건물을 검출하는 기법을 제안한다. 비교적 일정한 밝기값 분포를 가지는 건물을 검출하기위해 영상을 건물, 그림자 그리고 배경의 세가지 영역으로 분류한다. 건물 영역 및 그림자 영역에 대해 잡음을 제거하고 그림자 영역에 인접한 건물을 건물과 그림자 크기에 대한 제약 조건을 적용하여 검출한다. 본 논문에 사용된 영상은 KOMPSAT 위성영상과 SPOT 위성영상을 사용하였으며 위성영상내의 건물을 효과적으로 검출할 수 있었다.
정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.
자동차 번호판의 문자를 검출하기 위한 과정 중 그림자가 있는 후면 번호판을 이진화하는 방법을 제안한다. 대부분의 경우 차량구조에 의한 그림자 발생이 문자를 검출하는데 오류를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해 그림자 영역과 아닌 영역의 경계를 검출해야 한다. 하지만, 기존 방법은 히스토그램에서 세 개의 영역사이에 있는 임계값 2개를 수동으로 결정해야 되는 점과 현재번호판의 색상인 흰색 바탕에 검은 문자에 적용하면 문자 영역의 그림자 경계선 검출이 모호하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 슬라이딩 윈도우를 이용한 히스토그램과 탐색하는 픽셀의 좌, 우 픽셀들을 스캔하여 연결되지 않은 에지를 찾아 그림자 경계선 에지를 연결하는 방법을 제안한다.
차량검출은 교통량 관측(모니터링)을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동 중인 차량에 의해서 발생하는 환성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98(%)이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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