그림자 제거를 통한 검지선 방식의 컬러 영상 검지기 구현에 관한 연구
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 金容得 | - |
dc.contributor.author | 정동재 | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-08T07:41:42Z | - |
dc.date.available | 2018-11-08T07:41:42Z | - |
dc.date.issued | 2005 | - |
dc.identifier.other | 300 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/7166 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 대학원 :전자공학과,2005 | - |
dc.description.abstract | 지능형 교통체계(ITS) 구축에 있어서 영상 기반 시스템은 신속하고 정확한 교통 정보를 추출 할 수 있고, 또한 영상 이미지로부터 바로 교통 정보를 추출할 수 있으며, 입력 영상으로부터 다양한 정보들을 획득 할 수 있는 장점이 있다. 그 중 루프 방식의 영상 시스템은 연산을 위하여 하나의 라인 정보만을 사용함으로써 전체 연산이 감소하게 되고 비교적 저사양의 시스템에서도 실시간 영상 검출 시스템을 구축 할 수 있지만 흑백영상을 기반으로 하는 루프 영상 검출 시스템에서는 차량에 의해 생기는 활성 그림자를 차량으로 오검출하는 문제점을 안고 있었고 이러한 문제는 전체 시스템의 검출 정확성을 떨어뜨리는 가장 큰 요인으로 작용하고 있었다. 본 논문에서는 이러한 루프 방식 영상 검출 시스템의 장점인 비교적 적은 연산을 수행하여 저사양의 시스템에서도 구현 가능하다는 장점을 살리면서 그림자로 인한 오검출 문제를 해결하기 위해 그림자 제거 알고리즘을 적용한 루프 검출 시스템을 제안한다. 컬러 영상에서 그림자가 가지는 특성들, 즉 배경보다 어둡고, 배경과 비슷한 색차 성분을 가지며, 경도 성분이 차량 영상에 비해 적다는 성질을 이용하여 차량 영역과 그림자 영역을 구분할 수 있는 그림자 조건 연산을 수행한다. 이 결과를 이용하여 하나의 라인에서 차량으로 인정할 수 있는 픽셀의 수보다 크다면 그 라인에 입력된 정보를 차량으로 인식하여 차량과 그림자를 구분할 수 있는 컬러 영상 기반의 루프 검출 시스템을 구현한다. 실제 도로 영상에 대한 성능을 평가하기 위해 그림자가 많은 오후에 측정한 도로 영상을 사용하여 차량 검출에 대한 결과를 측정해 보면 본 논문에서 제안한 그림자 제거 알고리즘을 적용한 컬러 루프 검출 시스템은 98% 이상의 차량 검출성능을 보여 준다는 것을 확인 할 수 있었다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제목 차례 국문요약 제1장 서론 = 1 제2장 영상 기반 차량 검출 시스템 = 5 제1절 기본적인 영상 신호 처리장치 = 5 제2절 차량 정보 추출을 위한 영상 기반 시스템 = 8 제3장 그림자 제거를 통한 컬러 영상 검지기 제안 = 13 제1절 루프 에뮬레이션 = 13 제2절 활성 그림자 특성 고찰 = 14 제3절 그림자 제거 알고리즘을 적용한 라인 기반 차량 검출 시스템 설계 = 20 제4장 실험 결과 및 분석 = 32 제5장 결론 = 41 참고문헌 = 43 Abstract = 46 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 그림자 제거를 통한 검지선 방식의 컬러 영상 검지기 구현에 관한 연구 | - |
dc.title.alternative | Implementation of Line Based Color Image Detector Using Cast Shadow Removal | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.alternativeName | Jung, Dong Jea | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 공학계열 | - |
dc.date.awarded | 2005. 2 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 564357 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000000300 | - |
dc.description.alternativeAbstract | Intelligent Transport Systems (ITS) is an innovative transportation system that may be able to secure a cheap and safe transportation environment as well as an efficient operation by connecting up-to-date skills including electronic, communications, and control systems to existing transportation systems such as road, railway, airway, and sea transportation. Vision based vehicle detection system is the useful methode to take a accurate measurement of vehicle counts, vehicle speed, vehicle size. Loop Emulation system is one kind of vision based system and it emulate inductive loop system. So, it has the same type of data as can be obtained from an inductive loop, or closely spaced pair of loops In generally loop emulation system uses monochrome image but Monochrome vision based image detector has fatal error if vehicle make a shadow So, for the accurate scene analysis using monocular color traffic image sequence, a robust detection of moving vehicles from the stationary background is generally required. However the presence of moving cast shadow may lead to an inaccurate vehicle detection. so, we propose effective methode for the vehicle detection algorithm that remove cast shadow By using characteristic of cast shadow in the luminance, chrominance, gradient density, we combine these three domain and obtain shadow condition computation(SCC). This means probability whether shadow or vehicle. The proposed vehicle detection system is tested on 9296 image frame. The result show that vehicle detection accuracy is about 98.5%. | - |
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