자동항법 시스템은 자동차의 자동 운전 및 운전자에 대한 고도의 지적 보조를 지 원하기 위하여 컴퓨터를 이용한 시스템을 구축하여 운전자에게 보다 많은 정보를 제공 한다. 본 논문에서는 시스템에 필요한 통행차량을 추출하기 위하여 동화상 처리 기법 을 이용하여 필요없는 영역을 효율적으로 제거함으로써 통행차량을 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 우선 연속적으로 입력되는 복수의 입력 화상을 이용하여 서로 연속하는 입력 화상과의 차이 화상을 작성한다. 그리고 작성된 차이 화상에서 움직임 이 있는 영역을 추출하여 마스크 화상을 작성한 후 전후의 마스크 화상을 이용하여 입 력 화상에서 배경 영역을 제거함으로써 통행 차량을 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 배경 화상을 이용하지 않고 배경의 변화가 심한 옥외에서도 안정적으로 배 경 영역을 제거하여 통행차량을 추출할 수 있으며 실제적으로 도로 상을 주행 중인 통행차량 추출에 적용한 예를 보인다.
Auto Navigation System is to provide a vehicle driver with more driving information by developing a computer-based system which supports advanced knowledge to a vehicle driving automation system and a driver. In this paper, we propose a new algorithm for the extraction of passing car which removes a background region using a series of images. First, we generate two difference images from three original images by getting the difference values between every two of them in sequence. Second, we generate two mask images from the two difference images. Finally, we extract passing car using the one original image and the two mask images. Using this algorithm we can extract the moving object in the outdoors.
