• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.574-578
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• 2009

Real-time object detection for distinguishing a moving object of interests from the background image in still image or video image sequence is an essential step to a correct object tracking and recognition. Moving cast shadow can be misclassified as part of objects or moving objects because the shadow region is included in the moving object region after object segmentation. For this reason, an algorithm for shadow removal plays an important role in the results of accurate moving object detection and tracking systems. To handle with the problems, an accurate algorithm based on the features of moving object and shadow in color space is presented in this paper. Experimental results show that the proposed algorithm is effective to detect a moving object and to remove shadow in test video sequences.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.7
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• pp.941-946
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• 2009

As supplying of automatic surveillance or patrol systems based on image processing, the needs on object extraction technology from images increases. The extraction is more difficult when the lighting condition is changed from time to time. There are many approaches to extract objects from images excluding shadow. They have a common problem something like loss of object region according with shadow removal. In this paper a restoration method using color information of objects to complement the problem is presented. The usefulness of the method is verified using images taken from different lighting conditions and selected from well-known DB.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.395-402
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• 2005

Object extraction is needed to track objects in color traffic image sequence. To extract objects, we use background differencing method based on MOG(Mixture of Gaussians). In extracted objects, shadows may be included. Due to shadows, we may not find exact location of objects and sometimes we find adjacent objects are glued together. Many methods have been proposed to remove shadows. Conventional methods usually assume that color and texture information are preserved under the shadow. Thus these methods do not work well if these assumptions do not hold. In this paper, we propose a new robust shadow removal method which works well in those situations. First we extract shadow pixel candidates by analysing color information and compute the ratio of shadow pixel candidates over the total number of Pixels. W the ratio is reasonable, we remove shadow candidate Pixels and if not, we use data in history array containing Previous removal records. We applied the method to real color traffic image sequences and obtained good results.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.4
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• pp.249-256
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• 2015

Shadow is a common physical phenomenon in natural images and may cause problems in computer vision tasks. Therefore, shadow removal is an essential preprocessing process for effective moving object tracking in video image. In this paper, we proposed the method of shadow removal algorithm using chromaticity, brightness distortion and direction of shadow candidate. The proposed method consists of two steps. First, removal process of primary shadow candidate region by using chromaticity, brightness and distortion. The second stage applies the final shadow candidate region to obtain a direction feature of shadow which is estimated by the thinning algorithm after calculating the lowest pixel position of the moving object. To verify the proposed approach, some experiments are conducted to draw a compare between conventional method and that of proposed. Experimental results showed that proposed methodology is simple, but robust and well adaptive to be need to remove a shadow removal operation.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.281-286
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• 2007

비디오 복원(video completion)은 비디오 영상에서 색상값에 대한 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 두 물체가 교차하는 입력영상으로부터 하나의 물체를 제거함으로 발생하는 홀(hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 입력 영상에서의 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 영상의 홀이 발생하게 되고, 이 홀을 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 가려진 물체를 복원한다. 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단 된 부분을 삭제하고 공간적 탐색 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 물체를 복원하는 과정을 소개한다. 실험 결과를 통해 제안한 기술이 비교적 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.4
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• pp.387-392
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• 2014

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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.170-175
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• 2002

영상분할이나 연결요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 경계 부분에 잔가지 모양으로 나타나는 잡영가지는 물체의 형상 특징 연산 및 인식 과정에서 오류를 일으키는 원인이 되므로 효과적으로 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 한 픽셀 두께의 잡영가지만을 제거할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(blob, 블럽)를 형성하고 있는 잡영가지도 4-8-방향 윤곽선 추적에 의해 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 잔가지를 구성하고 있는 픽셀과 물체 영역을 구성하는 픽셀을 개략적으로 분리한 후, 윤곽선 추적물 하면서 사용자가 정의한 크기보다 작은 블럽을 포항한 잔가지를 추출해낸다. 이어서, 이러한 잔가지를 사용자가 정의한 잡영가지의 크기와 비교하여 최종적으로 제거할 수 있도록 한다. 이와 같이 사용자 입력 변수에 따라 잡영가지에 대한 개념을 보다 확장하여 자유롭게 정의할 수 있도록 명시화 함으로써, 영상의 특성에 따라 보다 유연하게 잡영가지를 정의하여 제거할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.981-984
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• 2001

본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.5
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• pp.351-360
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• 2007

Video Completion refers to a computer vision technique which restores damaged images by filling missing pixels with suitable color in a video sequence. We propose a new video completion technique to fill in image holes which are caused by removing an unnecessary object in a video sequence, where two objects cross each other in the presence of camera motion. We remove the closer object from a camera which results in image holes. Then these holes are filled by color information of some others frames. First of all, spatio-temporal volumes of occluding and occluded objects are created according to the centroid of the objects. Secondly, a temporal search technique by voxel matching separates and removes the occluding object. Finally. these holes are filled by using spatial search technique. Seams on the boundary of completed pixels we removed by a simple blending technique. Experimental results using real video sequences show that the proposed technique produces new completed videos.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.706-708
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• 2004

본 논문에서는 코어를 이용한 주조에 대한 계산 기하학 문제를 다룬다. 주조는 녹인 물질을 주형 안에 주입해서 응고시킨 후 주형을 제거하는 방법으로, 주물은 주형의 내부 공동의 모양을 갖게 된다 코어는 두 개의 주형으로는 만들 수 없는 물체를 주조하기 위한 부속물로서, 두 개의 주요 주형이 제거되는 방향과는 다른 방향으로 제거된다. 따라서 코어를 사용하면 두 개의 주형으로는 제작할 수 없는 물체를 주조로 만들 수 있게 된다. 본 논문에서는 어떤 물체가 주어졌을 때, 코어를 사용하는 주조로 만들 수 있는지를 증명 할 수 있는 필요충분 조건을 제시한다 또한, 다면체의 물체를 테스트하는 O(n$^3$ logn)의 알고리즘과, 동일한 시간 안에 주형의 형태를 만들어낼 수 있는 알고리즘을 제시한다.