一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.     

基于多层码书模型的运动阴影检测算法

在实际监控场景中,运动阴影的存在将对目标检测的准确性产生直接影响.针对此问题,本文提出了一种采用三层码书模型以此来提高阴影检测识别率的算法.该算法首先通过传统码书模型获取前景,然后对前景部分建立备选码书模型,再从备选码书中提取出具备阴影特质的点,构建阴影码书模型,最后通过该模型去除运动阴影.实验结果表明,与传统算法相比,该算法对阴影检测识别率有较大的提高.同时,通过对不同场景的对比,结果说明该算法具备良好的鲁棒性.     

一种运动目标阴影轮廓的两步检测算法

由于运动阴影具有与运动前景相同的特性,在视频处理中分割前景时存在误把阴影检测为前景的问题,可能严重地影响跟踪、识别等后续处理,据此提出一种用于运动目标阴影检测的改进算法。先为每个像素点建立混合高斯模型分割出运动目标,利用阴影区域像素8个相邻区域上像素点的亮度特点判断疑似阴影,然后运用色彩空间向量模型的颜色不变性对所有疑似阴影进行聚类,进一步完成阴影检测。试验结果表明,该方法检测精度高、效果好、速度快,有广泛的应用前景。     

单幅室外自然场景中的阴影检测与消除

为了改进Retinex算法在阴影消除中的不足,该文提出了一种基于高斯分布与Retinex模型的阴影检测与消除算法,通过灰度分布将图像分割为阴影区域、半影区域和正常光照区域,采用Retinex算法分别对阴影区域和正常光照区域提取光照,并消除光照影响,然后对半影区域进行双线性插值,得到消除阴影后的图像.该算法对大面积阴影的检测与消除具有很好的效果,同时避免了Retinex算法在灰度变化剧烈区域产生的模糊问题,实验证实了该算法的有效性.     

室外场景下目标分割和目标识别算法

视频监控应用场听可分为室内和室外．室外环境受到诸如光照、下雨、落叶等因素的影响,整个场景变化复杂,给视频处理带来许多困难．文中介绍一种室外场景下目标分割和目标识别的方法,使用基于像素颜色特征的混合概率模型,将当前图像中与模型匹配的像素视为背景,然后更新模型中各个参数．为了去除目标区域的阴影部分,引人一种基于阀值和区域特征的阴影消除算法．同时,采用基于支持向量机的分类方法,识别场景中新出现的目标．     

一种多高斯模型下的阴影检测方法

分析了混合高斯模型阴影检测算法的不足,提出了一种基于贝叶斯更新的多高斯模型阴影检测算法.基于Porikli提出的阴影流算法,根据实际情况改进了其中的阴影区域预分类算法,更新了贝叶斯参数,最后检测阴影.实验结果证明了该方法的有效性.     

一种改进的基于统计的阴影检测方法

阴影检测与抑制是视频处理系统不可或缺的环节。该环节将直接影响目标跟踪、物体识别等的精确性。常用的阴影检测算法很难同时解决好阴影的误检和漏检这一对矛盾问题。本文根据Gabor滤波器在空间域上可选带宽和方向的特性,并结合基于统计的方法来实现阴影检测。这种方法的优点是综合考虑了亮度、色差和纹理特性,从而能优化阴影检测效果。     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中.首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图(Local Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果.实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值.     

一种融合图像区域属性特征的运动阴影消除算法

针对传统C1C2C3彩色不变性特征模型中分母只考虑值最大的颜色信息导致阴影消除结果不准确及局部二值模式(local binary pattern,LBP)易受噪声扰动的缺陷,在C1C2C3模型中采用两个颜色通道的均值作为分母以及在LBP模型中加入抗噪声因子的方法分别对以上两个模型进行改进,提高了两个模型的阴影检测准确率.为了有效融合各种基于属性阴影消除方法的优势,引入LBP纹理复杂度测量函数,根据LBP纹理复杂度分区域融合文中改进的两个模型,实验结果表明,改进的算法提高了运动阴影消除准确率.     

改进的HIS阴影去除算法研究及实现

在智能交通视频监控系统中,户外环境下目标物体阴影的存在会导致许多问题。为此,本文提出了一种基于颜色特征的车影去除改进方法,通过比较阴影存在前后的场景点在HSI空间中亮度畸变和色度、饱和度畸变的夹角的分布规律,达到检测和去除车辆阴影的目的并通过DSP系统实现。仿真结果表明本算法速度快,可信度高,明显降低了阴影对交通监控中目标检测的影响,并提高了算法的通用性。