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.
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.
본 논문은 이동 중의 차량으로부터 획득한 후면 번호판의 이미지를 이진화 할 경우의 문제점과 이의 해결책을 제시하였다. 후면 번호판을 이진화한 경우 태양의 고도와 차량 구조의 영향으로 그림자가 드리워진 이미지를 획득하게 되며 이 번호판의 이미지를 이진화 할 경우 문자를 인식하기에 좋지 않은 이미지를 획득하게 된다. 따라서 본 논문에서는 먼저 그림자 경계선을 파악하고 이를 이용하여 그림자가 드리워진 영역과 드리워지지 않은 영역을 구분한 후 각각의 영역을 이진화하는 방법을 제시하였다. 기존 발표되었던 이진화 방법들 중 일반 이진화, 타 논문 이진화, 블록 이진화, 라벨링 응용 이진화 들과 본 논문에서 제시한 방법을 비교 실험하여 성능분석 하였고, 실험결과, 대부분의 경우에 본 논문에서 제안한 방법이 타 방법에 비해 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.
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.
컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 장면의 사실성을 높이기 위하여 매우 중요한 요소이다. 전경을 렌더링 할 때 그림자의 모양이나 위치를 정확하게 나타내는 것도 중요하지만, 실제 세계에서 흔히 볼 수 있는 면적을 가지는 광원에 의한 부드러운 그림자를 효과적으로 표현하는 것도 중요하다. 그러나 현존하는 대부분의 그림자 생성 기법들은 사실적인 그림자를 사실적인 실시간으로 생성해 내기에 어려움이 많다. 기존에 제안된 영상 기반 렌더링 기법을 이용하면 실시간으로 그림자를 생성해 내는데 유용하게 사용될 수가 있다. 하지만 이러한 방법에서는 일반적으로 그림자 지도의 크기가 지나치게 방대해지기 때문에, 텍스춰 메모리에 올리기에 무리가 따르게 되므로, 효율적인 압축기법이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 그림자 지도의 크기와 압축의 부담으로 인해, 다양한 물체의 움직임을 표현하거나, 부드러운 그림자로의 확장에 어려움이 있을 수 있다. 이러한 점을 해결하고자, 본 논문에서는 영상 기반 렌더링 기법을 적용한 방법에 이미지 와핑 기법을 응용하여 그림자 지도의 크기를 대폭 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서는 물체가 움직이는 범위와 상관없이 매우 적은 개수의 그림자 지도만으로 그림자를 만들어 낼 수 있기 때문에, 부드러운 그림자를 만들기 위한 방법으로 쉽게 적용할 수 있다. 이 논문에서 개발한 기법은 3차원 게임이나 가상 현실 등 관련 분야에서 사실적인 영상을 실시간으로 생성해 내는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
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
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.426-439
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1996
In this paper, we propose a simple algorithm to calculate the numbers of the passing cars by using an image processing sensor for the digital black and white images with 256 tone level. Shadow is one of the most troublesome factor in image processing. By differencing the tone level, we cannot discriminate between the body of the car and its shadow. In our proposed algorithm, the area of the shadow is excluded by recognizing the position of each traffic lane. For real-time operation and simple calculation, two lines of the tone level are extracted and the existences of cars are recognized. In the experimental application on a high-way, the recognition rate of the real-time operation is more than 94%.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.606-609
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2006
Extraction of building is one of essential issues for the 3D city models generation. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available, and this shows an opportunity for the urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to extract 3D buildings in urban settlements areas from high-spatial resolution panchromatic imagery. The proposed algorithm determines building height interactively by projecting shadow regions for a given building height onto image space and by adjusting the building height until the shadow region and actual shadow in the image match. Proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the algorithm showed promising results. ┌阀 䭏佈䉌ᔀ鳪떭臬隑駭验耀
사이드 스캔 소나 이미지로부터 물체를 인식 및 식별하기 위해서 다양한 세그먼테이션에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 성능은 거의 물체의 그림자 윤곽을 따라가고 노이즈도 특정방법에서는 많이 줄어들지만, 수행시간이 오래결려 실용화하기에는 문제가 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 그림자와 배경을 분리해 내는 세그먼테이션을 시도하는데, 배경의 노이즈의 분포에 대한 특성과 물체의 그림자의 특성을 모폴로지 기법을 이용하여 분석하여 분리해내어 세그먼테이션을 얻어 내었다. 이 방법은 배경만의 특성을 이용하여 적용하였기 때문에 배경의 평균이 그림자보다 낮아도 유용하며, 여러 가지 물체가 존재해도 가능한 방법이다. 또한 수행시간을 1초내로 현격이 줄이는 결과를 도출하였다.
본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상의 도심지역에 나타나는 그림자 영역을 보정하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인공구조물에 의해 나타나는 그림자 영역에 대한 특성을 분석하여 그림자 영역을 본그림자와 반그림자로 구분하였으며, 각각의 영역을 정확하게 탐지하여 오분류의 가능성을 줄이기 위한 방법을 제시하였다. 또한 본그림자 영역으로부터 반그림자 영역과 비그림자 영역을 각각 탐지하였으며, 선형상관보정방법과 과보정 저감계수를 적용하여 탐지된 그림자 영역에 대한 보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 자연스러운 보정된 영상을 획득할 수 있었으며, 프로파일 분석을 통하여 정량적으로도 그림자 영역이 효과적으로 보정됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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