화소차이에 따른 적응적 임계값 결정방법을 융합한 동작검출 알고리즘 (Motion Detection Algorithm Combined with of Adaptive Threshold Method by Pixel Difference)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 15권 / 6호 / 69 ~ 76페이지
· 저자명 : 김창민, 이규웅

초록

영상 프레임의 각 화소는 밝기(빛)에 따라 매 순간 불규칙적인 잡음을 내포한다. 이 잡음은 검출 및 인식 기술에서 성능 저하의 원인으로 작용될 수 있어 전처리 과정을 통해 제거한다. 본 논문은 밝기에 의한 불규칙적 잡음을 이용하여 적응적 밝기 비율 및 범위를 결정 후 이를 통해 동작 영역을 검출한다. 본 알고리즘은 연속된 3개의 프레임을 이용하여 3개의 그룹으로 묶은 후 각 그룹에 대한 밝기 평준화 작업, 1⦁2차 잡음 제거 과정을 수행한다. 각 그룹의 프레임들에 화소 간 밝기의 차이 값과 총합, 표준편차, 분산, 평균을 이용하여 밝기 비율과 범위를 계산하며, 이를 통해 밝기 평준화 작업 및 1차 잡음 제거를 수행한다. 1차 작업을 통해 측정된 데이터들은 비트 단위의 AND 연산을 통해 2차 잡음 제거를 수행한다. 이를 통해 도출된 데이터를 본 논문은 동작 영역이라 판단한다. 본 논문은 기존 알고리즘들과 제안 알고리즘에 대한 성능 평가 실험을 진행하였으며, 실험 결과에 대한 고찰 내용을 보인다.

영어초록

Each pixel of the image frame contains irregular noise every moment, according to brightness (light). This noise is a risk factor in the detection and recognition technology and is removed through a Preprocessing. In this paper, uses the irregular noise of brightness. Through this, the brightness range with the adaptive threshold trait is calculated and then the changing area is detected. The algorithm uses three consecutive images, which are grouped into three groups. Each group performs equalization and noise removal of two stages. Calculate the brightness ratio and range with using difference, sum, mean, variance, the standard deviation of all pixels in the frame of each group. Through this, perform equalization and first noise removal to each pixel. And performs bitwise AND operation to remove second-order noise. Through this, we consider the derived data as a motion. In this paper, the performance evaluation experiment was conducted and the results were analyzed.

참고자료

· 없음