본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 입력 영상의 이진 밀도를 이용하여 실시간으로 밀도분포가 가장 높게 나타나는 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체의 검출은 컬러 입력 영상의 그레이 영상에 대한 차영상을 통해 윤곽을 추출하고, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 이진화까지의 수행 과정에서 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한후, 이진 영상의 가로와 세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 이용하여 동일 물체인지를 판별 하고, 추적된 이동물체의 중심점이 카메라 시계(...
본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 입력 영상의 이진 밀도를 이용하여 실시간으로 밀도분포가 가장 높게 나타나는 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체의 검출은 컬러 입력 영상의 그레이 영상에 대한 차영상을 통해 윤곽을 추출하고, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 이진화까지의 수행 과정에서 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한후, 이진 영상의 가로와 세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 이용하여 동일 물체인지를 판별 하고, 추적된 이동물체의 중심점이 카메라 시계(Field of View : FOV)의 중앙에 위치하지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험 결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있다.
본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 입력 영상의 이진 밀도를 이용하여 실시간으로 밀도분포가 가장 높게 나타나는 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체의 검출은 컬러 입력 영상의 그레이 영상에 대한 차영상을 통해 윤곽을 추출하고, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 이진화까지의 수행 과정에서 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한후, 이진 영상의 가로와 세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 이용하여 동일 물체인지를 판별 하고, 추적된 이동물체의 중심점이 카메라 시계(Field of View : FOV)의 중앙에 위치하지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험 결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있다.
This paper presents a method for detecting in real time a moving object using the binary density of input image of CCTV, which has low resolution and many noises, and for tracking the motion of the object. For detection of a moving object by differencing between grey images of which are inputted con...
This paper presents a method for detecting in real time a moving object using the binary density of input image of CCTV, which has low resolution and many noises, and for tracking the motion of the object. For detection of a moving object by differencing between grey images of which are inputted continuous, the contour were extracted, and through the method of area thresholding suggested by this paper, binarization and removal of noise are carried out simultaneously. For the compensation of information lost in the process up to binarization, the Dilation of binary image is carried out, and then the moving object is detected through the horizontal and vertical contrast density distribution of the binary image. Tracking of the detected object is done through determining whether it is the identical object by comparing the centers of the object area of the current frame and the previous frame. Then, if the center point of the detected moving object is not located at the middle of the Field of View(FOV) of the camera, move the camera toward the center of the moving object. As a result of the experiment, by the proposed method it is possible to detect and track in real time the moving object shown in the input image of CCTV which has low resolution and many noises.
This paper presents a method for detecting in real time a moving object using the binary density of input image of CCTV, which has low resolution and many noises, and for tracking the motion of the object. For detection of a moving object by differencing between grey images of which are inputted continuous, the contour were extracted, and through the method of area thresholding suggested by this paper, binarization and removal of noise are carried out simultaneously. For the compensation of information lost in the process up to binarization, the Dilation of binary image is carried out, and then the moving object is detected through the horizontal and vertical contrast density distribution of the binary image. Tracking of the detected object is done through determining whether it is the identical object by comparing the centers of the object area of the current frame and the previous frame. Then, if the center point of the detected moving object is not located at the middle of the Field of View(FOV) of the camera, move the camera toward the center of the moving object. As a result of the experiment, by the proposed method it is possible to detect and track in real time the moving object shown in the input image of CCTV which has low resolution and many noises.
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