초록
사용자 중심의 빠르고 인터랙티브하며 강건하고 고품질의 그림자 제거 방법이 제안된다. 본 알고리즘은 고도로 텍스처가 있는 색상 그림자와 같은 어려운 케이스에서도 탐지 및 제거를 수행할 수 있다. 그림자 영역과 조명이 비치는 영역의 픽셀에 대한 두 가지 근사적인 사용자 입력을 기반으로 실시간 학습 방식을 도입하여 그림자 탐지 작업을 수행한다. 탐지 후, 그림자 반그림자 영역(penumbra)을 정규화된 프레임에 정렬함으로써 비균일한 그림자 조명 변화를 효율적으로 추정할 수 있으며, 이는 정확하고 강건한 그림자 제거를 가능하게 한다. 본 연구의 또 다른 주요 기여는 그림자 제거 알고리즘을 위한 최초의 검증된 다중 시나리오 카테고리 기준 데이터셋의 제작이다. 이 데이터셋은 총 186장의 이미지로 구성되어 있으며, 그림자 영역과 그림자 없는 영역 간의 일관성 문제를 제거하고, 부드러운 그림자, 텍스처가 있는 그림자, 색상 그림자, 끊어진 그림자 등 다양한 그림자 유형을 제공한다. 이러한 데이터셋을 활용하여 현재까지 가장 철저한 최첨단 그림자 제거 기법 간의 비교가 수행되었으며, 제안된 새로운 알고리즘이 여러 평가 지표와 그림자 유형에서 기존 최고 수준의 기법을 능가함을 입증하였다. 본 데이터셋을 보완하기 위해, 이 어려운 연구 분야에서 향후 개방형 비교를 촉진하기 위한 온라인 그림자 제거 벤치마크 웹사이트도 함께 제시된다.