Abstract:Variações do valor de brilho de alvos da superfície podem ocorrer no registro realizado por sensores imageadores. A variação desses valores de brilho que ocorrem em função da distância do pixel ao centro da imagem é conhecida como efeito vinhete e sua correção tem como objetivo oferecer um ajuste de brilho homogêneo na imagem. A proposta deste trabalho é apresentar uma metodologia para determinar um modelo de minimização desse efeito vinhete com base numa função ajustada pelo método dos mínimos quadrados, a pa… Show more
“…In some applications, however, the shadowed areas can be labelled and enhanced to enable information extraction in these areas. Also, shadowed areas can be used to compute brightness variation for vignetting correction, as it was presented by Imai et al (2014). In some processes like camera calibration and image registering, shadowed areas can cause problems in the feature extraction and point measurements which will affect the final results.…”
Abstract:Shadows exist in almost all aerial and outdoor images, and they can be useful for estimating Sun position estimation or measuring object size. On the other hand, they represent a problem in processes such as object detection/recognition, image matching, etc., because they may be confused with dark objects and change the image radiometric properties. We address this problem on aerial and outdoor color images in this work. We use a filter to find low intensities as a first step. For outdoor color images, we analyze spectrum ratio properties to refine the detection, and the results are assessed with a dataset containing ground truth. For the aerial case we validate the detections depending of the hue component of pixels. This stage takes into account that, in deep shadows, most pixels have blue or violet wavelengths because of an atmospheric scattering effect.Keywords: Shadow Detection; Aerial Images; Terrestrial Images.
Resumo:Sombras estão presentes na maior parte das imagens aéreas e terrestres, e elas podem ser úteis para estimação da posição do Sol, ou para medir os tamanhos de objetos. Por outro lado, elas representam um problema em processamentos tais como detecção/reconhecimento de objetos, correspondência entre imagens, etc., pois podem ser confundidas com objetos escuros e mudar as propriedades radiométricas da imagem. Neste trabalho esse problema foi tratado em imagens aéreas e terrestres. Utilizou-se um filtro para encontrar áreas com baixas intensidades. Para as imagens terrestres, foram analisadas propriedades da razão do espectro das imagens para refinar a detecção, e os resultados foram avaliados por meio de um conjunto de dados contendo a verdade de campo. Para o caso aéreo as detecções são validadas dependendo da componente da matiz dos pixels. Esse estágio leva em consideração que em sombras profundas a maior parte dos pixels possuem comprimentos de onda na região do azul e violeta por conta de um efeito de espalhamento atmosférico.
“…In some applications, however, the shadowed areas can be labelled and enhanced to enable information extraction in these areas. Also, shadowed areas can be used to compute brightness variation for vignetting correction, as it was presented by Imai et al (2014). In some processes like camera calibration and image registering, shadowed areas can cause problems in the feature extraction and point measurements which will affect the final results.…”
Abstract:Shadows exist in almost all aerial and outdoor images, and they can be useful for estimating Sun position estimation or measuring object size. On the other hand, they represent a problem in processes such as object detection/recognition, image matching, etc., because they may be confused with dark objects and change the image radiometric properties. We address this problem on aerial and outdoor color images in this work. We use a filter to find low intensities as a first step. For outdoor color images, we analyze spectrum ratio properties to refine the detection, and the results are assessed with a dataset containing ground truth. For the aerial case we validate the detections depending of the hue component of pixels. This stage takes into account that, in deep shadows, most pixels have blue or violet wavelengths because of an atmospheric scattering effect.Keywords: Shadow Detection; Aerial Images; Terrestrial Images.
Resumo:Sombras estão presentes na maior parte das imagens aéreas e terrestres, e elas podem ser úteis para estimação da posição do Sol, ou para medir os tamanhos de objetos. Por outro lado, elas representam um problema em processamentos tais como detecção/reconhecimento de objetos, correspondência entre imagens, etc., pois podem ser confundidas com objetos escuros e mudar as propriedades radiométricas da imagem. Neste trabalho esse problema foi tratado em imagens aéreas e terrestres. Utilizou-se um filtro para encontrar áreas com baixas intensidades. Para as imagens terrestres, foram analisadas propriedades da razão do espectro das imagens para refinar a detecção, e os resultados foram avaliados por meio de um conjunto de dados contendo a verdade de campo. Para o caso aéreo as detecções são validadas dependendo da componente da matiz dos pixels. Esse estágio leva em consideração que em sombras profundas a maior parte dos pixels possuem comprimentos de onda na região do azul e violeta por conta de um efeito de espalhamento atmosférico.
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