Illumination Environment Adaptive Real-time Video Surveillance System for Security of Important Area

중요지역 보안을 위한 조명환경 적응형 실시간 영상 감시 시스템

  • An, Sung-Jin (Dept. of Electronic Computer Engineering, Korea University) ;
  • Lee, Kwan-Hee (Dept. of Electronic Computer Engineering, Korea University) ;
  • Kwon, Goo-Rak (Dept. of Mechatronics, Korea University) ;
  • Kim, Nam-Hyung (School of Electrical Engineering, Korea Univeristy) ;
  • Ko, Sung-Jea (School of Electrical Engineering, Korea Univeristy)
  • 안성진 (고려대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 이관희 (고려대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 권구락 (고려대학교 메카트로닉스학과) ;
  • 김남형 (고려대학교 전기전자전파공학부) ;
  • 고성제 (고려대학교 전기전자전파공학부)
  • Published : 2007.03.25

Abstract

In this paper, we propose a illumination environment adaptive real-time surveillance system for security of important area such as military bases, prisons, and strategic infra structures. The proposed system recognizes movement of objects on the bright environments as well as in dark illumination. The procedure of proposed system may be summarized as follows. First, the system discriminates between bright and dark with input image distribution. Then, if the input image is dark, the system has a pre-processing. The Multi-scale Retinex Color Restoration(MSRCR) is processed to enhance the contrast of image captured in dark environments. Secondly, the enhanced input image is subtracted with the revised background image. And then, we take a morphology image processing to obtain objects correctly. Finally, each bounding box enclosing each objects are tracked. The center point of each bounding box obtained by the proposed algorithm provides more accurate tracking information. Experimental results show that the proposed system provides good performance even though an object moves very fast and the background is quite dark.

본 논문에서는 군대 주둔지 교도소 전략적 산업구조물 등 중요한 지역의 보안을 위한 조명환경 적응적인 실시간 영상 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 밝은 환경에서 뿐만 아니라 객체 판별이 어려운 어두운 환경에서도 객체 추출이 추적이 가능하도록 구현하며 그 절차는 다음과 같다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상의 분포를 판별하여 전처리 여부를 판단하고 입력 영상이 어두워 객체 탐지가 어렵다고 판단되는 경우에는 Multi-scale Reinex Color Restoration (MSRCR) 과정을 거처 보정된 입력 영상을 얻는다. 두 번째 단계인 객체 정보 획득 과정에서는 정확한 객체의 추출을 위해 보정된 배경영상과 입력 영상과의 차영상을 이용하여 객체를 탐지하고 이진화 및 모폴로지 등 기본적인 영상처리 작업을 통하여 정확하게 객체를 추출한다. 마지막 단계에서는 추출된 객체의 중심점을 이용하여 좀 더 정확하게 객체를 추적할 수 있도록 한다. 실험 결과에서 제안하는 시스템은 어두운 환경에서 객체의 빠른 움직임에도 불구하고 효율적인 객체 탐지 및 추적을 수행한다.

Keywords

References

  1. Gian, L. F., Christian, M, Lauro S., Paolo R., and Tim, E., “Active Video-Based Surveillance System,” IEEE Signal Processing Magazine, pp. 25-37. May 2005
  2. M. Valera and S. A. Velastin, 'Intelligent distributed surveillance sustems : a review,' IEEE Proc-Vis. Image Signal Processing, Vol. 152, no. 2, pp. 192-204, April 2005
  3. 고성제, 김재원, 'DIPSIM을 이용한 디지털 영상처 리,' 대영사, 64-67쪽, 2002년
  4. K. Barnard and B. Funt, 'Investigations into multi-scale retinex,' Colour Imaging in Multimedia '98, Derby, UK, pp. 9-17, March 1998
  5. 안성진, 이관희, 김남형, 권구락, 고성제 '중요지역 보안을 위한 실시간 영상 감시 시스템,' 대한전자 공학회 하계종합학술대회 논문집, 297-298쪽, 2006 년 6월
  6. M. Y. Nam and P. K. Rhee, 'An efficient Face Recognition for Variant Illumination Condtion,' IEEE, pp. 111-115, 2004
  7. W. J. Hwang and H. S. Ko, 'Color Enhancement in Images with Sigle CCD Camera in Night Vision Environment,' Proceeding of ITC-CSCC 2000, Pusan, Korea, pp. 58-61, 2000
  8. J.-W. Kim, B.-D. Choi, and S.-J. Ko, 'Realtime Vision-based People Counting System for the Security Door,' Proc. of 2002 International Technical Conference On Circuits Systems computers and Communications, Phuket, July 2002