본 연구에서는 Optical Flow Method의 추적 성능을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Median Filter, Binarization, Morphology, Canny Edge, Contour Detecting 및 Approximation Method를 기반으로 개발되었다. Optical Flow 추적 성능 향상 여부를 평가하기 위해 Lucas-Kanade Optical Flow 알고리즘에 개발된 전처리 알고리즘을 적용하고, 전처리 알고리즘이 적용되지 않은 Optical Flow 영상과 추적 결과를 비교 분석하였다. 또한, Median Filter와 Histogram Equalization으로 구성된 기존 전처리 알고리즘과의 결과 비교를 통해, 개발된 전처리 알고리즘의 추적 성능 향상여부를 평가하였다. 실험결과, 전처리 알고리즘을 적용하지 않은 영상과 기존 전처리 알고리즘을 적용한 영상은 특징영역의 분할이 이루어지지 않아, Optical Flow의 추적 정확도가 매우 낮게 나타났다. 반면, 개발된 전처리 알고리즘을 적용한 영상에서는 외곽선이 내외부로 세분화되고, 외곽선 트리가 구성됨에 따라 Optical Flow의 추적 성능이 매우 높게 나타났다.
In this study, we have proposed a pre-processing algorithm newly developed for improving the tracking efficiency of the optical flow method. The developed pre-processing algorithm consists of a median filter, binarization, morphology, canny edge, contour detecting and an approximation method. In order to evaluate whether the optical flow tracking capacity increases, this study applied the pre-processing algorithm to the Lucas-Kanade(LK) optical flow algorithm, and comparatively analyzed its images and tracking results with those of optical flow without the pre-processing algorithm and with the existing pre-processing algorithm(composed of median filter and histogram equalization). As a result, it was observed that the tracking performance derived from the LK optical flow algorithm with the pre-processing algorithm, shows better tracking accuracy, compared to the one without the pre-processing algorithm and the one with the existing pre-processing algorithm. It seems to have resulted by successful segmentation for characteristic areas and subdivision into inner and outer contour lines.
