@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 = "27 abr. 2024"
}