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.     

基于互相关系数和交叉投影的车辆阴影消除

在交通视频监控系统中,运动车辆存在的阴影严重影响了系统的检测效果,而单一的阴影消除算法不能有效地消除阴影。为解决该问题,提出了一种分两步完成的运动车辆阴影消除方法。该方法首先利用阴影和背景亮度之间的互相关系数进行初步阴影消除,然后根据车辆近似为矩形区域的特点采用垂直-水平交叉投影的方法确定车辆/阴影间的分割线。实验结果表明该方法能有效地消除车辆阴影。     

运动车辆阴影的快速检测算法

针对室外交通监控系统遇到的环境光性质变化等问题,提出一种运动车辆阴影快速检测算法.算法首先根据局部阴影模型,利用亮度比判据进行阴影初检测,然后根据动态边缘投影估计得到的车体位置剔除伪阴影,最后根据亮度比统计直方图对亮度比判据阈值进行自适应更新.为验证算法的有效性,分别在不同监控场景、不同日照情况下,对车辆阴影检测进行了实验.实验结果表明:该算法检测速度快,精度高,不受光源性质变化造成的颜色漂移现象的影响,能准确剔除阴影,适合室外环境下的车辆动态检测.     

基于多点对参考模型的车辆阴影消除

为了解决车辆检测过程中的阴影干扰问题,以点对属性为基础,利用HSL色彩空间中前景、背景和运动阴影之间的色度、亮度属性,在给定的背景图像集中,采用离线训练的方法,于图像的全局域中建立稳定的不随环境变化的多点对参考模型.该模型充分考虑了图像全局域的颜色信息,减小了背景像素的误差,能在线消除运动阴影对车辆分割的影响,且对于复...     

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.     

基于梯度方向恒定性的运动车辆阴影检测

交通参数的视频检测是智能交通系统的一个研究重点,其中运动车辆的分割是视频检测过程中的一个关键环节。目前,运动车辆阴影的检测与剔除是准确、有效的分割出运动车辆所面临的一个难题。本文发现并证明了梯度方向恒定性原理,在此基础上提出了一种基于梯度方向恒定性的阴影检测与剔除方法。首先建立路面背景梯度矢量图,根据与当前帧图像的梯度矢量图的比较结果,判断是否是路面背景或是运动车辆,然后对运动车辆区域进行形态滤波,弥补内部空洞和剔除杂点,进而准确分割出车辆。试验结果表明,该方法适应性强,车辆分割效果好。     

视频车辆监控系统图像抖动快速消除算法研究

在开发智能视频车辆监控系统时,为满足图像抖动消除速度和效果的要求,通过分析系统特点提出了一种基于图像匹配的新算法.新算法利用在基准帧中预先划定的适合于进行图像匹配的区域,在当前帧中根据像素灰度的绝对差值和寻找其最佳匹配,通过预测的方法快速求出当前帧相对于基准帧的偏移量,从而用来消除抖动.实验表明,新算法在确保抖动消除效果的同时大幅度地提高了处理速度,满足了系统要求.     

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.     

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.     

HSV彩色空间的室内外运动人检测与阴影消除

提出一种用于运动目标的分割,基于最大统计概率的自适应背景模型,采用简单的背景重建方法,用于维护背景以适应场景的动态变化.利用阴影区域亮度和色调的特点,在HSV(Hue Sataration Value)空间消除运动阴影,使得运动目标的分割更为准确.为了客观的评价所提出的阴影检测算法的性能,引入一种量化的方法,对不同光照和环境条件视频的实验结果及量化分析表明,方法是有效的.     

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。     

基于HSI颜色模型的运动目标检测方法

针对灯光和背景的亮度不同,通过HSI空阃提取亮度信息,使用自动阈值对光源和运动目标进行区分,降低因光源变化而产生的运动目标误检．实验结果表明,该算法可以显著提高运动目标检测在有光源影响下的准确性,减少将背景误判为前景的情况．     

基于小波变换的运动汽车阴影分割

利用在阴影区域内的点所接受环境光强与汽车的相对位置关系，结合多分辨率小波分析，提出了一种新的基于小波变换的运动汽车阴影分割方法．该方法不需要知道光源的方向，也不需要车体的彩色信息；对背景的纹理也没有要求，适用于复杂纹理背景下任何颜色的汽车阴影分割．实验表明，该方法定位准确、速度快、抗噪能力强．     

基于边缘特征的汽车运动阴影去除算法

首先设计了一种新的预处理流程,去除非阴影及车辆区域的边缘;其次,对边缘图像进行填充,得到运动部分的轮廓边缘图;最后,建立边缘擦除法则,擦去阴影部分的边缘,并对边缘图进行填充,得到最终的去除了阴影的目标图像.算法的核心是将前景图像中的阴影边缘从目标边缘上分离出来,着重解决了实际应用中经常出现的目标轮廓图边缘和实际阴影轮廓边缘不重合造成阴影边缘无法去除的问题,同时很好解决了多个前景目标因阴影而粘连的情况.大量实际道路视频图像的测试表明,本算法去除阴影效果好,有较强的实际应用价值.     

基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法

提出一种基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法,该算法依据人眼对颜色的感知特性,结合颜色的亮度信息和色度信息,并且保持了DDF（The Directional-Distance Filters）滤波器的优点。算法根据彩色图像中颜色的亮度来修改亮度和色度的权值,调整滤波器的输出,在保持图像颜色细节方面比以往的各种矢量中值滤波算法都有一定的提高,更加符合人眼对于颜色的感知特点。     

基于HSI颜色空间的车流量统计

本文针对常见在RGB颜色空间的运动车辆检测方法的不足,提出了一种基于HSI彩色空间的运动车辆检测方法。该算法利用高斯混合模型提取背景,通过选取大小合适的检测带进行背景帧差运算,运用图像二值化提取运动目标。然后利用垂直投影法,并对投影后的图进行中值滤波,从而有效地统计出了车辆数。     

基于阴影轮廓差分投影方法的快速定位车体算法

利用阴影轮廓特征，提出了一种快速分离和定位车体算法．该算法利用车体形成的阴影轮廓曲线，根据不同的阴影方向模型进行水平和垂直方向的轮廓差分投影，利用轮廓差分投影曲线定位阴影与车体边界的特征点，从而分离和定位车体．实验图象数据研究表明，该算法具有较好的鲁棒性和准确性，同时从其运行的时间来看，完全能满足实时的车型识别系统的需要．     

基于HSI的彩色图像二值化技术研究

当今的工业应用中存在着大量没有输出接口的数字仪表。要想自动读取仪表中的数据,只能通过识别技术。数字仪表识别的关键在于图像的二值化处理。在工业环境中实时采集的图像多为彩色图像,由于现场光线以及仪表位置等因素,应用传统的二值化技术存在处理速度慢、清晰度不高等缺点。给出一种基于HSI空间上彩色图像二值化方法。这种方法不需要对图像进行灰度处理而是直接对彩色图像进行处理,不仅能够提高处理速度,而且对较模糊的图像也能获得较好的处理效果。