클러스터링 알고리즘을 이용한 효과적인 그림자 영역 검출 방법

우창균; 김윤호; 박기홍

doi:10.9728/dcs.2020.21.1.251

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자료유형: 학술저널

저자정보: 우창균 (목원대학교) 김윤호 (목원대학교) 박기홍 (목원대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 251 - 257 (7page)

DOI: 10.9728/dcs.2020.21.1.251

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디지털 영상처리 분야에서 그림자 영역 검출은 수없이 언급되어온 주제이다. 그림자는 디지털 영상의 정보를 왜곡시키기 때문에 객체 인식, 객체 분할, 객체 추적 등의 알고리즘에서 성능 저하를 유도한다. 따라서 그림자 영역의 검출 및 제거는 영상처리 절차의 전처리 작업으로 필수적으로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리즘 기반의 효과적인 그림자 검출 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상을 SLIC 알고리즘을 이용하여 비슷한 픽셀끼리 묶어놓은 슈퍼픽셀을 구성한 후 k-means++ 알고리즘으로 군집화한다. 이때 슈퍼픽셀들을 다시 한번 클러스터링하면 원래의 영상을 클러스터링하는 것보다 비슷한 특성끼리 묶이는 정확도가 올라가며, 이 결과 영상을 기반으로 그림자 영역을 검출하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 그림자가 포함된 단일 자연 영상들로 실험하였으며, 제안하는 방법이 그림자 영역을 효과적으로 검출하는 것을 확인할 수 있었다.

#그림자 검출 #SLIC #superpixel #k-means++ #군집화 #객체 분할 #Shadow detection #Clustering #Object segmentation

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

S. Murali / 2018 / A Survey on Shadow Detection Techniques in a Single Image / Journal of Information Technology and Control 47(1):75~92

N. Singh / 2014 / A Survey on Shadow Detection Methods / International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET) 3(4)

Q. Zheng / 2019 / Distraction-aware Shadow Detection / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :5167~5176

박기홍 / 2018 / 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 그림자 특징 요소들의 정의와 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(1):165~171

R. Achanta / 2012 / SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34(11):2274~2282

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