효과적인 그림자 복원을 위한 Matlab 기반의 그림자 검출 알고리즘 비교분석 (Comparison and Analysis of Shadow Detection Algorithms based on Matlab for Effective Shadow Reconstruction)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 20권 / 9호 / 1857 ~ 1864페이지
· 저자명 : 박기홍

초록

디지털 영상에서 그림자는 객체와 광원 간의 상호작용으로 생성되는 표면 특징으로 장면이해를 위한 유용한 정보임에도 불구하고 객체 검출, 추적 및 인식 등의 컴퓨터 비전 절차에서 부정적인 영향을 미친다. 그림자 검출은 디지털 영상분석을 위한 전처리 과정에서 필수적으로 적용되어야 하며, 효과적인 그림자 복원을 위해 정확도가 높은 그림자 검출이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 기존의 그림자 검출 알고리즘들에 적용된 컬러 공간들을 기술하고, 선행연구 알고리즘들의 비교분석을 통해 효과적인 그림자 검출 방법론을 고찰하였다. 기존의 그림자 검출 알고리즘들은 다양한 컬러 공간의 밝기 성분 영상을 이용하는 공통적인 특징을 가지고 있으며, 그림자 추정은 실험적 경험으로 획득한 다양한 임계값이 적용되었다. 따라서, 영상의 밝기 정보 이외의 윤곽, 질감 및 그림자와 그림자가 아닌 영역 간의 통계적 특성을 이용한 그림자 검출과 적응적인 임계값 추정 연구가 함께 수반되어야 한다.

영어초록

Shadows, surface features created by the interaction between objects and light sources in digital images, are useful information, but have a negative impact on computer vision procedures such as object detection, tracking and recognition. Shadow detection must be performed in the pre-processing for digital image analysis, and shadow detection with high accuracy must be accompanied for effective shadow reconstruction. In this paper, the color spaces applied to the existing shadow detection algorithms are described, and the effective shadow detection methodology is discussed through comparison and analysis of the algorithms of previous studies. The existing algorithm has a common feature in that used the brightness image of various color spaces, and shadow estimation is applied to various thresholds obtained through some experiments. Therefore, shadow detection with adaptive threshold estimation should be accompanied using contours, textures, and the statistical characteristics between shadowed and non-shadowed regions.

참고자료

· 없음