The moving object detection for moving picture with gaussian noise

프레임간 가우시안 잡음이 있는 동영상에서의 움직임 객체 검출

It is used to differential image for moving object detection in general. But it is difficult to detect the accurate detection which uses differential image between frames. In this paper, the proposed method overcome the noise that is generated by camera, grabber card, or weather condition. It extract to moving big object such as human or vehicle. The proposed method process morphological filtering and binary for the image with noise, reduce error. We are expect to apply to a real-time moving object detection system at fog condition, pass the limit of the object detection method using the differential image.

동영상에서 움직임 검출을 위해서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 차영상을 이용하는 방법이다. 그러나 프레임 단위의 차영상을 이용할 때 간혹 카메라, 그래버 카드, 또는 기상 조건에 따라 가우시안 잡음이 발생할 경우 이를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 움직임 검출이 사람이나 차량과 같이 객체의 크기가 큰 경우를 추출한다는 가정 아래, 차영상으로 생긴 가우시안 잡음 형태가 들어간 영상에서 형태학적 필터링 및 이진화를 동시에 수행하여 움직임 검출에 있어서 에러가 발생하는 부분을 감소시켜 대략적인 큰 물체의 움직임을 검출할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 안개가 낀 날과 같이 차영상에서의 한계를 극복하는 대안으로서 움직임을 추정하는 곳에 사용될 수 있다.