비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM; Video Surveillance And Monitoring)에서 동적 영역의 검출에 의한 전경의 추출은 가장 기본이 되는 작업이다. 그런데 추출된 전경에는 동적인 물체뿐 아니라 물체의 그림자도 포함되게 되며, 이는 후행하는 비디오 영상의 처리 작업에서 오류를 발생시키는 요인이 된다. 이의 제거를 위하여 본 논문에서는 VSAM 카메라 영상의 전경 내 그림자 화소의 새로운 판정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 모든 화소에 일률적인 판정 기준을 적용하는 기존의 기법과는 달리 화소의 배경 자기에 따라 그림자에 의한 영향이 달라지는 사실을 확인하고, 이를 그림자 화소 판정에 이용한다 이와 같은 접근법은 영상내 국부적인 특성을 자연스럽게 수용할 수 있게 하고, 변화하는 환경 내에서도 성능을 유지할 수 있게 한다. 제안된 기법은 실제 실험에서 기존의 기법과 비교하여 향상된 결과를 보였다.
In video surveillance and monitoring (VSAM), extracting foreground by detecting moving regions is the most fundamental step. The foreground extracted, however, includes not only objects in motion but also their shadows, which may cause errors in following video image processing steps. To remove the shadows, this paper presents a new technique to determine shadow pixels in the foreground image of a VSAM camera system. The proposed technique utilizes a fact that the effect of shadowing to each pixel is different defending on its brightness in a background image when determining shadow pixels unlike existing techniques where unified decision criteria are used to all pixels. Such an approach can easily accommodate local features in an image and hold consistent Performance even in changing environment. In real experiments, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.
