본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.
Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.
In the images of a video camera employed for surveillance, detecting targets by extracting foreground image is of great importance. The foreground regions detected, however, include not only moving targets but also their shadows. This paper presents a novel technique to detect shadow pixels in the foreground image of a video camera. The image characteristics of video cameras employed, a web-cam and a CCD, are first analysed in the HSV color space and a pixel-level shadow detection technique is proposed based on the analysis. Compared with existing techniques where unified criteria are used to all pixels, the proposed technique determines shadow pixels utilizing a fact that the effect of shadowing to each pixel is different depending on its brightness in background image. Such an approach can accommodate local features in an image and hold consistent performance even in changing environment. In experiments targeting pedestrians, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.
At the KACC'91 conference, we proposed a method of automatic detection of shape of the faulty holes of a shadow mask which is used in a cathode-ray tube of a color television. In this method, the image data are taken from two areas of the mask with CCD camera. Comparing the shape of holes in these two areas by use of a signal processing technique, we can find any fault in the shape of holes. This paper describes the effect of smoothing filters of effectively finding the faulty holes from the difference image data. A computer simulation and actual experiment with a shadow mask have shown that this method of fault detection is very effective for practical use.
전파를 이용한 통신이 활성화 되어 인터넷상의 네트워크에 연결하여 다양한 서비스가 제공되고 있는 현실에서 통신 서비스의 질을 높이기 위한 물체의 특징 점 탐지 및 추적의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문은 전파가 미치지 않는 음영 공간의 탐지와 추적을 위한 연구의 내용으로, Snakes 알고리즘을 이용하여 음영 공간을 탐지하고, 탐지된 음영 공간 내에서 어느 한 출발 지점에서 목표 지점까지의 경로를 추적하는 시스템의 기반을 제시하고자 하였다.
그림자는 자연 경관에서 관찰되는 일반적인 현상이지만 물체 인식, 특징 검출 및 장면 분석등과 같은 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소이므로 디지털 영상에 포함된 그림자 처리는 디지털 영상 분석 과정에서 필수적으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 단일 자연 영상에 포함된 그림자를 검출하고 제거하기 위한 특징 요소 중의 하나인 1D 불변 영상의 획득을 위한 기존 방법들에 대해 기술하고, 선형 회귀 기반의 1D 불변 영상 획득 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 RGB 칼라 영상의 각 채널 간의 밴드 비의 로그를 계산한 후 선형 회귀를 통해 그레이스케일 영상 라인을 획득하고, 최종 1D 불변 영상은 밴드 비의 로그 영상들을 추정된 그레이스케일 영상 라인으로 투영시켜 획득하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 엔트로피 최소화 기반의 투영 각도를 계산하는 방법보다 계산 복잡도가 낮았으며, 1D 불변 영상을 이용한 그림자가 검출 및 제거가 효과적으로 수행됨을 보였다.
GPR을 활용한 지중 매설관로의 비파괴 탐사에 있어서 다중 관로의 경우 관로에 의한 음영영역이 탐사결과에 많은 영향을 미친다. 다중 관로의 음영영역은 관로들의 위치 및 직경에 의해 변화되며 음영영역 내에서는 신호가 전파되지 못하기 때문에 탐지가 불가능하다. 본 연구에서는 FDTD 수치해석을 활용하여 다중 관로의 배치 및 직경에 따라 쌍곡선 형태로 나타나는 관로신호의 특성을 분석하였다. 관로의 배치는 수평, 수직, 대각 배치로 총 3가지 형태에 대한 분석을 수행하였으며, AGC를 활용하여 신호를 증폭하고 각각의 배치형태에서 나타나는 음영영역과 신호 특성의 차이를 분석하였다. 수평 배치에서는 두 관로가 근접할수록 두 쌍곡선 형태 사이에 새로운 쌍곡선 형태가 나타난다. 수직 배치에서는 쌍곡선 좌우 신호가 탐색 가능하여 이를 활용하면 하단 관로를 탐지가능할 것으로 보이나, 상단 관로의 직경이 하단 관로보다 큰 경우에는 탐지가 힘들 것으로 판단된다. 대각 배치의 경우, 지표면의 음영영역의 위치에 따라 다른 특성을 보인다. 장비의 가탐범위 내에 음영영역이 존재하는 경우 신호의 비대칭형태의 신호 특성을 보이며, 음영영역이 가탐범위 외부에 존재하는 경우에는 두 관로의 신호 특성에 영향을 거의 미치지 않는 것으로 나타났다.
A method for the detection of on-road succeeding vehicles using visual characteristic features like horizontal edges, shadow, symmetry and intensity is proposed. The proposed method uses the prominent horizontal edges along with the shadow under the vehicle to generate an initial estimate of the vehicle-road surface contact. Fast symmetry detection, utilizing the edge pixels, is then performed to detect the presence of vertically symmetric object, possibly vehicle, in the region above the initially estimated vehicle-road surface contact. A window defined by the horizontal and the vertical line obtained from above along with local perspective information provides a narrow region for the final search of the vehicle. A bounding box around the vehicle is extracted from the horizontal edges, symmetry histogram and a proposed squared difference of intensity measure. Experiments have been performed on natural traffic scenes obtained from a camera mounted on the side view mirror of a host vehicle demonstrate good and reliable performance of the proposed method.
한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.64-72
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2004
Correction of shadow effects is critical step for image interpretation and feature extraction from aerial imagery. In this paper, an efficient algorithm to correct shadow effects from aerial color imagery is presented. The following steps have been performed to remove the shadow effect. First, the shadow regions are precisely located using the solar position and the height of ground objects derived from LIDAR (Light Detection and Ranging) data. Subsequently, segmentation of context regions is implemented for accurate correction with existing digital map. Next step, to calculate correction factor the comparison between the context region and the same non-shadowed context region is made. Finally, corrected image is generated by correcting the shadow effect. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from aerial color imagery
Shadow detection and elimination is a critical issue in vision-based system to improve the detection performance of moving objects. However, traditional algorithms are useless at night time because they used the chromaticity and brightness information from the color image sequence. To obtain the high detection performance, we can use the thermal camera and there are shadows by the heat not the light. We proposed a novel algorithm to detect and eliminate the shadows using the thermal intensity and the locality property. By combining two results of the intensity-based and locality-based, we can detect the shadows by the heat and improve the detection performance of moving object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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