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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/61951
標題: | 基於單張影像之自動偵測影子方法 Automatic Shadow Detection from a Single Image |
作者: | Shun-Wen Cheng 鄭舜文 |
指導教授: | 李明穗 |
關鍵字: | 影子移除,影子偵測,高斯混和模型, Shadow Removal,Shadow Detection,Gaussian Mixture Model, |
出版年 : | 2013 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 影子偵測(Shadow Detection)在影像處理中是一個重要的主題。當在做影像分
割(Image Segmentation)、追蹤(Tracking)、臉部偵測(Face Detection)或物體辨識 (Object Recognition)時,影子常會造成干擾。因此,若要將影子移除,偵測影子位 置便成為一個重要的事先步驟。偵測影子是一個困難的任務,所以大部分的方法 會需要使用者利用筆刷指出影子的位置,而只有少部分的方法能夠自動偵測影子 的位置。 本篇論文提出一個自動偵測影子方法,利用成對分類(pairwise classification)將 影像中每一對區塊(patch)之間的關係做分類。並套用高斯混和模型取得影子區塊的 主要顏色組成,以提升偵測的準確度。接著將原圖提升採樣(Upsampling)以偵測出 小面積的影子,最後利用平均值移動分割(Mean-shift Segmentation)得到較精確地偵 測結果。 從實驗結果可看出,本論文提出的方法可以在沒有使用者協助下準確的偵測 出影子區塊。 Shadow detection is one of major topics in computer vision. Shadow usually causes interference when preforming image segmentation, tracking, face detection, and object recognition. Thus, detecting shadow region is an important step before shadow removal process. It is a challenging task that most of method need users to provide strokes to indicate location of shadow and only few of methods can automatically detect shadow region. This thesis proposed a method that can detect shadow automatically. The pairwise classification is performed to classify the relationship between all the pair of patches in the input image, and Gaussian Mixture Model (GMM) is applied to obtain main color statistic of the shadow patches and enhance accuracy of the detection, then the input image is upsampled to find the small area of shadow. Finally, the detected shadow region is refined by mean-shift segmentation. The experimental result shows the proposed method can generate accurate shadow map without any user assistance. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/61951 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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