基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测

介绍和分析了云模型、运动目标初定位和HSV色彩空间等相关内容.提出了基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测方法.在HSV空间下,于不同光照下在具有代表性的阴影区域采样,用正态云逆向发生器建立云模型,利用云模型进行阴影检测.和其他方法相比,实验结果证明了本文方法的有效性.     

一种运动车辆的阴影消除新方法

针对运动车辆阴影消除时可靠性和实时性难以兼容的问题,提出一种基于彩色检测线的线间差分的阴影消除新方法.通过检测运动区域四周方向线的线特性确定出运动区域所属的车辆/阴影模型,结合车辆/阴影模型和运动区域找到检测线,再利用检测线在彩色空间内的线间差分和检测线的属性找到阴影和车辆的分界点,进而根据分界点找到车辆和阴影的分界,从而实现阴影的消除.由于利用了检测线在彩色空间中的颜色特性和检测线在灰度空间中的背景图像,因而新方法具有较强的噪声抑制能力,并提高了低亮度车辆的阴影消除效果.实验结果表明,所采用的阴影消除新方法不仅具有较高的可靠性,也具有较好的实时性.     

基于Kalman滤波和阴影消除的运动目标检测

研究基于Kalman理论的时域递归低通滤波、Ostu(最大类间差)阈值选取及形态学阴影消除在运动目标检测中的应用,并将它应用于实际的交通监控视频,实现对运动目标的自动检测.首先采用Kalman滤波实现背景的提取,然后把当前帧与提取的背景做差分运算,之后采用Ostu算法计算出阈值实时检测运动目标,最后采用基于边缘信息阴影检测方法消除阴影.实验以实际的交通监控视频为研究对象,依据运动图像序列与交通场景的特点,兼顾处理效果与实效性.实验结果表明,该方法应用于实时运动目标检测中具有有效性.     

基于彩色模型的遥感影像阴影检测

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间。根据阴影区域高色调值、低亮度值和高饱和度的特性,定义M=(S-V)/(H+S+V)。利用光谱比技术和中值滤波,得到初步的阴影区域。其次依据散射理论对蓝光的影响,以及彩色不变特征,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测。为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算,并结合小区域去除和数学形态学处理,进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验。结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和同态滤波检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

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.     

基于HSV颜色空间的运动人体检测

结合帧图像中运动人体目标的颜色特征对视频中运动人体检测技术进行了探讨。采用HSV颜色模型,色调轴上在每个相似色区间内应用局部累加直方图法对图像的色调特征进行提取。而视频中运动人体目标有时为黑色或灰色,就需要利用色饱和度和亮度信息来匹配目标。     

基于自适应高斯概率的阴影检测

提出一种基于自适应高斯概率的运动阴影检测方法．用高斯模型对阴影建模,并利用场景中的典型阴影区域初始化均值和方差．计算背景减除得到的前景点的阴影似度概率作为是否阴影的判据,被判为阴影点的像素将作为均值和方差的学习样本用来调整和更新参数以适应场景的动态变化．实验结果表明本文算法具有较高的阴影检测率和较低的误检率．     

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.     

基于阴影属性的运动阴影检测方法

提出一种基于阴影属性的阴影检测与去除方法,首先采用光照评估方法判断阴影是否存在,若有阴影存在则确定阴影方向并计算阴影属性,最后根据阴影属性检测阴影点。由于使用了阴影属性,阴影的检测和去除更加准确。     

混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测

针对现有阴影检测算法参数众多,需要训练参数或者手动设置阈值的缺点.文章提出一种基于HSV颜色信息的自适应阈值阴影检测方法,并利用最大熵阈值分割实现自适应阈值阴影检测.实验表明,该方法能够准确地检测出阴影,鲁棒性强.     

一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法

针对计算机视觉处理系统中,阴影会严重影响到对目标的跟踪、识别和图像场景的理解的问题,提出了一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法并给出了与不同色彩空间的实验对比结果.该算法将分割出的运动目标与背景在亮度和色度进行对比,从而区分出运动目标和运动阴影.实验证明,与其他的阴影检测的算法相比,该方法具有更高的准确性和更快的检测速度.     

基于图切割和阴影抑制的目标检测算法

针对目标检测中背景噪声影响检测精度的问题,提出在HSV高斯背景模型下,使用最小图切割算法,并结合连通性,找到最大的前景连接区域,最后使用阴影抑制技术完成目标分割.实验结果表明,算法有很好的鲁棒性,能够获得清晰、光滑的前景目标轮廓.     

概率密度估计和阴影抑制的运动目标检测

采用核密度估计算法得到可靠背景,通过试验准确地分割出前景物体.利用最近的历史帧数据估计当前像素的概率密度,以适应不同的复杂背景场景.结合阴影抑制技术,通过HSV色彩的阴影抑制处理降低目标检测的虚警率,不仅减轻污染前景的程度,还能得到更加合理的背景模型和前景目标,提高运动目标检测的准确性和鲁棒性.     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

一种运动车辆阴影去除的新算法

文章提出一种改进运动车辆阴影去除新算法,首先通过帧差获得车辆和阴影的轮廓图像,然后对轮廓点应用离散K-L变换解除R、G、B分量的相关性,并运用颜色聚类检测出阴影区域,最后用帧差法产生的运动车辆图像与获得的阴影图像差分得到去除阴影的运动车辆,实验表明该方法能够更好地实现运动车辆阴影的去除。     

HSV 色彩空间罐斑颜色特征研究

中医拔罐技术通过负压作用改变局部皮肤血液分布进行治疗时形成罐斑.对健康群体实施低强度常温拔罐,在 HSV 色彩空间中,分析此类罐斑颜色特征.结果表明:与正常皮肤相比,罐斑的 h 参量具有明显变化,f 参量基本不变,h 直方图重心变化不明显;而病变红斑的颜色特征不同,其 f 参量变化较大,h 直方图重心左移.