초록

이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.

Abstract

Recently, the IDS(Intrusion Detection System) using a video camera is an important part of the home security systems which start gaining popularity. However, the video intruder detection has not been widely used in the home surveillance systems due to its unreliable performance in the environment with abrupt illumination change. In this paper, we propose an effective moving edge extraction algerian from a sequence image. The proposed algorithm extracts edge segments from current image and eliminates the background edge segments by matching them with reference edge list, which is updated at every frame, to find the moving edge segments. The test results show that it can detect the contour of moving object in the noisy environment with abrupt illumination change.

주제어

#이동물체 검출   #이동물체 분할   #에지 정합  

저자의 다른 논문

참고문헌 (10)

1. A.Makarov, J.M.Vesin, M.Kunt, 'Intrusion Detection Using Extraction of Moving Edges', Computer Vision & Image Processing., Proceedings of the 12th IAPR International Conference, vol.1, pp.804-807, 1994 
2. Cavallaro, A., Ebrahimi, T., 'Change detection based on color edges.', ISCAS 2001. The 2001 IEEE International Symposium on, Volume: 2, 6-9, pp.141-144 vol. 2, May 2001 
3. Young s., 'Video based intruder detection', MPhil report, University College London and Sira Technology Centre, 1997 
4. Paul L. Rosin, 'Thresholding for Change Detection,' Brunel University, technical report ISTR, 1997 
5. OkSam Chae and SeungHoon Kang, 'Intruder Detection in Difference Image Using the Region Growing Based on Shape Features,' CISST'2001 Vol I, pp. 449-459, July, 2001 
6. Cavallaro, A., Ebrahimi, T., 'CHANGE DETECTION BASED ON COLOR EDGES', ISCAS 2001. 6-9, vol.2, pp.141-144, 2001 
7. Atherton, T.J.; Kerbyson, D.J., 'Reducing false alarm rates in surveillance imaging using significance testing.', Image Processing for Security Applications (Digest No: 1997/074), pp.7/1 - 7/4, 1997 
8. Jianqing Liu, Yee-Hong Yang, 'Multiresolution Color Image Segmentation.', IEEE PAMI, vol 16, No.7, July, 1994 
9. 이정헌, 안용학, 채옥삼 '효율적인 영상처리 교육을 위한 통합 환경 개발에 관한 연구', 전자공학회 2004년 11월호 sp편  원문보기 상세보기
10. http://vision.khu.ac.kr/hellovision/ 

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