• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.4 no.3
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• pp.204-210
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• 2009

There has been a lot of research into a background separation method, which is a preprocess of a technique of automatically perceiving an invader, and the removal of shadows around a moving object in the video monitoring field. When a moving object is not clearly separated from its shadow, it is difficult to analyze the shape accurately, and it is also hard to trace its position. This study suggests how to utilize a brightness value for removing a shadow. It came from the fact that there appears to be no change of color in the shadow area relative to the background area, and there only occurs a difference in brightness. In addition, this method uses the renewal of a critical value used for the removal of shadow in the previous frame, in the next frame.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.916-918
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• 2005

본 논문에서는 감시 시스템 내에서 검출된 객체에 대해 정확한 특징벡터를 추출하기 위한 그림자 제거(shadow casting)방법을 제안한다. 그림자에 의해 부정확한 특징벡터를 가지게 되는 객체는 동일한 객체임에도 불구하고 서로 다른 객체로 인식하는 잘못된 결과를 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 추출된 객체의 경계선(edge)의 수직 히스토그램과 그림자의 방향성을 사용하여 그림자를 제거한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.838-840
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• 2005

본 논문에서는 감시 시스템 내에서 검출된 객체에 대해 정확한 특징벡터를 추출하기 위한 그림자 제거(shadow casting)방법을 제안한다. 그림자에 외해 부정확한 특징벡터를 가지게 되는 객체는 동일한 객체임에도 불구하고 서로 다른 객체로 인식하는 잘못된 결과를 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 객체가 가지는 대칭성을 사용하여 그림자 후보 영역을 추출한 후 중심축으로부터의 거리에 비례한 가중치값을 사용하여, 추출한 영역에 대해 그림자를 제거를 수행한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.91-99
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• 2020

For the shadow removal technology that is the base technology of the image detection system, real-time image processing has a problem that the processing speed is reduced due to the calculation complexity and it is also sensitive to illumination or light because shadows are removed only by the difference in brightness. Therefore, in this paper, we improved real-time performance by reducing the calculation complexity through the removal of the weighting part in order to solve the problem of the conventional system. In addition, we designed and evaluated an image detection system based on a shadow removal algorithm that could improve the shadow recognition rate using a vertical histogram. The evaluation results confirmed that the average speed increased by approximately 5.6ms and the detection rate improved by approximately 5.5%p compared to the conventional image detection system.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1787-1793
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• 2018

Shadow is a common phenomenon observed in natural scenes, but it has a negative influence on image analysis such as object recognition, feature detection and scene analysis. Therefore, the process of detecting and removing shadows included in digital images must be considered as a pre-processing process of image analysis. In this paper, the existing methods for acquiring 1D invariant images, one of the feature elements for detecting and removing shadows contained in a single natural image, are described, and a method for obtaining 1D invariant images based on linear regression has been proposed. The proposed method calculates the log of the band-ratio between each channel of the RGB color image, and obtains the grayscale image line by linear regression. The final 1D invariant images were obtained by projecting the log image of the band-ratio onto the estimated grayscale image line. Experimental results show that the proposed method has lower computational complexity than the existing projection method using entropy minimization, and shadow detection and removal based on 1D invariant images are performed effectively.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.11-19
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• 2008

Background subtraction, which separates moving objects in video sequences, is an essential technology for object recognition and tracking. However, background subtraction methods are often confused by shadow regions and this misclassification of shadow regions disturbs further processes to perceive the shapes or exact positions of moving objects. This paper proposes a method for shadow elimination which is based on shadow modeling by color information and Bayesian classification framework. Also, because of dynamic update of modeling parametres, the proposed method is able to correspond adaptively to illumination changes. Experimental results proved that the proposed method can eliminate shadow regions effectively even for circumstances with varying lighting condition.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.513-518
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• 2006

본 논문에서는 특별한 스튜디오 조명이 아닌 가정용 혹은 학교용 조명 하에서 동작하는 감정 표현이 가능한 그림자 놀이 도구를 소개한다. 이 놀이는 사용자의 실사로부터 추출된 가상 그림자에 사용자의 동작에 따라 실시간으로 반응하는 가상 표정 애니메이션 캐릭터를 투영한다. 이 놀이 도구는 행위전시 등의 공연 환경뿐만 아니라 가정, 학교 등의 일상 환경에서도 동작이 가능하도록 설계되었다. 따라서 가장 일반적인 조명의 하나인 가정용 형광등과 백열등 환경을 가정하였고, 배경에 대해서는 어떤 제약도 가정하지 않았다. 사용자의 실사를 구분하는 과정에는 배경 차분화 기법을 사용하였고, 빛의 산란 및 실제 그림자의 영향 등으로 인한 잡음을 최소화하기 위해 몇 가지 잡음 제거 알고리즘을 결합하여 적용하였다. 이 도구에서 가상 그림자의 표정 애니메이션은 사용자의 손동작에 따라 변화하며, 손동작 및 머리 위치의 추적을 위해 새로이 고안한 자질 기반 추적 기법을 적용하였다. 이 도구는 공연장에서의 인터렉티브 미디어 아트 전시 또는 공연, 아동 대상의 미술 교육, 예술치료 등의 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.259-262
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• 2009

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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.6
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• pp.161-170
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• 2001

Vehicle detection is the basic of traffic monitoring. Video based systems have several apparent advantages compared with other kinds of systems. However, In video based systems, shadows make troubles for vehicle detection. especially active shadows resulted from moving vehicles. In this paper a new method that combines background subtraction and edge detection is proposed for vehicle detection and shadow rejection. The method is effective and the correct rate of vehicle detection is higher than 98(%) in experiments, during which the passive shadows resulted from roadside buildings grew considerably. Based on the proposed vehicle detection method, vehicle tracking, counting, classification and speed estimation are achieved so that traffic information concerning traffic flow is obtained to describe the load of each lane.