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@Article{FreitasReisTomm:2017:AuShDe,
               author = "Freitas, Vander Luis de Sousa and Reis, Barbara Maximino da 
                         Fonseca and Tommaselli, Antonio Maria Garcia",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade Estadual 
                         Paulista (UNESP)}",
                title = "Automatic shadow detection in aerial and terrestrial images",
              journal = "Bulletin of Geodetic Sciences",
                 year = "2017",
               volume = "23",
               number = "4",
                pages = "578--590",
                month = "Oct./Dec.",
             keywords = "Shadow Detection, Aerial Images, Terrestrial Images, 
                         Detec{\c{c}}{\~a}o de Sombras, Imagens A{\'e}reas, Imagens 
                         Terrestres.",
             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. RESUMO: Sombras est{\~a}o 
                         presentes na maior parte das imagens a{\'e}reas e terrestres, e 
                         elas podem ser {\'u}teis para estima{\c{c}}{\~a}o da 
                         posi{\c{c}}{\~a}o do Sol, ou para medir os tamanhos de objetos. 
                         Por outro lado, elas representam um problema em processamentos 
                         tais como detec{\c{c}}{\~a}o/reconhecimento de objetos, 
                         correspond{\^e}ncia entre imagens, etc., pois podem ser 
                         confundidas com objetos escuros e mudar as propriedades 
                         radiom{\'e}tricas da imagem. Neste trabalho esse problema foi 
                         tratado em imagens a{\'e}reas e terrestres. Utilizou-se um filtro 
                         para encontrar {\'a}reas com baixas intensidades. Para as imagens 
                         terrestres, foram analisadas propriedades da raz{\~a}o do 
                         espectro das imagens para refinar a detec{\c{c}}{\~a}o, e os 
                         resultados foram avaliados por meio de um conjunto de dados 
                         contendo a verdade de campo. Para o caso a{\'e}reo as 
                         detec{\c{c}}{\~o}es s{\~a}o validadas dependendo da componente 
                         da matiz dos pixels. Esse est{\'a}gio leva em 
                         considera{\c{c}}{\~a}o que em sombras profundas a maior parte 
                         dos pixels possuem comprimentos de onda na regi{\~a}o do azul e 
                         violeta por conta de um efeito de espalhamento atmosf{\'e}rico.",
                  doi = "10.1590/S1982-21702017000400038",
                  url = "http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702017000400038",
                 issn = "1982-2170",
             language = "en",
           targetfile = "freitas_automatic.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
}


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