• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.103-110
• /
• 2005

본 논문에서는 컬러영상에서 나타나는 그림자의 특징을 이용하여 그림자영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 그림자가 드리워진 영역은 광도와 채도가 인접한 영역보다 낮은 값을 갖으며 색상은 어두운 색을 나타낸다. 이러한 그림자 특성을 HSI 컬러공간에 적용하여 분석함으로써 그림자를 검출한다. 제안한 알고리즘은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 광도와 채도 그리고 색상에서 나타나는 그림자의 특징을 이용한 연산을 통하여 후보영역을 검출하고 다음 단계에서 객체와 다크마크(Dark Mark)를 감쇄시키기 위해 후보영역의 밝기와 채도 성분을 분석하여 실 그림자 영역만을 추출한다. 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 영상에도 효율적으로 그림자를 검출한다는 것을 보여 준다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.235-242
• /
• 2000

본 논문에서는 그림자 정보를 사용하여 위성 영상에서 건물을 검출하는 기법을 제안한다. 비교적 일정한 밝기값 분포를 가지는 건물을 검출하기위해 영상을 건물, 그림자 그리고 배경의 세가지 영역으로 분류한다. 건물 영역 및 그림자 영역에 대해 잡음을 제거하고 그림자 영역에 인접한 건물을 건물과 그림자 크기에 대한 제약 조건을 적용하여 검출한다. 본 논문에 사용된 영상은 KOMPSAT 위성영상과 SPOT 위성영상을 사용하였으며 위성영상내의 건물을 효과적으로 검출할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.889-894
• /
• 2009

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.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
• /
• pp.64-72
• /
• 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

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.397-402
• /
• 2003

This study is aimed to improve the quality of image fusion results through shadow effects correction. For this, shadow effects correction algorithm is proposed and visual comparisons have been made to estimate the quality of image fusion results. The following four steps have been performed to improve the image fusion qualify First, the shadow regions of satellite image are precisely located. Subsequently, segmentation of context regions is manually implemented for accurate correction. Next step, to calculate correction factor we compared the context region with the same non-shadow context region. Finally, image fusion is implemented using collected images. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from satellite imagery.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.420-432
• /
• 2014

In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. 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 corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권12호
• /
• pp.75-91
• /
• 2023

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.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권3호
• /
• pp.11-19
• /
• 2008

영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 일치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제40권4호
• /
• pp.149-171
• /
• 2023

ShadowCam is a National Aeronautics and Space Administration Advanced Exploration Systems funded instrument hosted onboard the Korea Aerospace Research Institute (KARI) Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) satellite. By collecting high-resolution images of permanently shadowed regions (PSRs), ShadowCam will provide critical information about the distribution and accessibility of water ice and other volatiles at spatial scales (1.7 m/pixel) required to mitigate risks and maximize the results of future exploration activities. The PSRs never see direct sunlight and are illuminated only by light reflected from nearby topographic highs. Since secondary illumination is very dim, ShadowCam was designed to be over 200 times more sensitive than previous imagers like the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera Narrow Angle Camera (LROC NAC). ShadowCam images thus allow for unprecedented views into the shadows, but saturate while imaging sunlit terrain.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권6호
• /
• pp.2289-2301
• /
• 2015

Mobile devices are becoming powerful enough to realize augmented reality (AR) application. This paper introduces two AR methods to estimate an environmental illumination distribution of a scene. In the first method, we extract the lighting direction and intensity from input images captured with a front-side camera of a mobile device, using its orientation sensor. The second method extracts shadow regions cast by three dimensional (3D) AR marker of known shape and size. Because previous methods examine per pixel shadow intensity, their performances are much affected by the number of sampling points, positions, and threshold values. By using a simple binary operation between the previously clustered shadow regions and the threshold real shadow regions, we can compute efficiently their relative area proportions according to threshold values. This area-based method can overcome point sampling problem and threshold value selection. Experiment results demonstrate that the proposed methods generate natural image with multiple smooth shadows in real-time.