一种改进的基于纹理和颜色的运动阴影检测

精确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一,针对当前运动阴影检测中采用的纹理信息过于粗糙、阈值选取需要人工干涉等问题,通过对NCC(归一化互相关)纹理算法进行改进,并结合亮度和归一化颜色特性,提出一种自适应的运动阴影检测方法。以混合高斯模型得到的前景像素为基础,通过阴影在亮度和归一化颜色的特性筛选出候选的阴影区域,结合改进的纹理算法进一步缩小阴影区域范围,最后利用空间后处理得到真实阴影。实验结果表明,该算法在有效降低噪声干扰的情况下能够较好区分局部纹理不明显的运动目标和阴影。     

综合灰度和纹理特征的运动阴影检测方法

为了提高运动目标阴影检测的有效性和稳健性,提出了一种综合灰度和纹理特征的阴影检测方法。该方法通过背景差分法提取运动区域,利用快速归一化互相关函数对运动区域进行检测,获得潜在的阴影区域。然后,利用Gabor小波分析潜在阴影区域的纹理特征,得到最终的阴影区域。实验结果表明,该算法能够实时有效地进行阴影检测,并具有较强的稳健性。     

智能交通系统中的椭球法运动阴影检测

基于背景像素被阴影覆盖后RGB值的变化,提出了一种智能交通系统(ITS)中运动阴影的检测算法。首先定义了归一化亮度比例坐标系并将阴影检测视为该坐标系中的分类问题,然后采用阴影像素在该坐标系中的分布信息构建一椭球,并根据像素的坐标值是否处在椭球内部以及RGB3种颜色归一化亮度比例的相对大小确定阴影像素。对比实验表明,该方法能够有效地检测运动阴影,性能优于SNP算法和DNM算法。     

基于Choquet模糊积分的运动目标检测算法

本文提出了一种基于Choquet模糊积分的运动目标检测算法（CIMOD, Choquet Integrate-based Moving Object Detection）。将模糊测度和模糊积分理论应用于运动目标与背景分类中,提出了自适应阈值的Choquet积分算法,实现了图像的颜色特征和纹理特征相融合;选择YCbCr颜色空间代替传统RGB空间,将图像亮度与色度分离,降低了光照变化对运动检测的影响;利用局部二元模式（LBP,Local Binary Pattern）纹理特征对亮度级的单调的变化具有不变性的特点,将其融合到检测算法中,有效抑制了阴影的干扰。仿真实验结果表明,即使在光照变化、阴影干扰等复杂背景情况下,该算法也能够准确的检测出运动区域。     

融合颜色和梯度直方图反投影的运动阴影检测

针对智能视频监控中运动阴影影响目标跟踪和识别准确性的问题,提出了一种基于颜色和梯度直方图反投影的阴影检测算法。以视觉背景提取模型检测得到的运动目标区域为基础,首先在HSI颜色空间利用亮度和色度信息筛选出阴影像素,然后通过梯度直方图反投影的方法区分运动目标和阴影,最后将上述两种方法的检测结果进行合理融合得到最终的阴影检测区域。与典型算法的对比实验结果表明,所提算法有效提高了阴影检测的准确性和鲁棒性,适用于运动目标的实时检测和识别。     

结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法

针对视频监控中运动阴影影响目标检测跟踪准确性的问题,提出一种结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法。首先利用背景减除法,得到前景区域并进行初步筛选;然后在背景区域建立亮度、颜色、梯度特征的联合直方图,以反投影的方式投影到前景区域得到运动阴影概率图;最后结合空间一致性和滞后阈值,对概率图进行分割得到运动阴影区域。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法能够有效区分阴影与目标,适用于实时的运动目标检测与跟踪。     

基于全局纹理和抽样推断的自适应阴影检测算法

为了提高不同光线环境下阴影检测的准确度和稳定性,提出了一种自适应的阴影检测算法。设计了一种阴影检测器,利用候选前景中像素YUV分量变化比率判别阴影像素,其检测阈值由阈值估计器得到。阈值估计器利用全局纹理和抽样推断的方法统计计算出当前光线环境下所需的阈值。整个阴影检测过程不需要人工干预,适应于各种复杂动态的场景。对代表不同光线条件的标准测试视频的检测实验表明,本文算法能够自适应地检测得到各目标阴影区域,具有较好的稳定性和实时性,综合检测指标达到94%以上。     

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（Lo-cal 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。     

基于区域统计及YUV色度特性的阴影消除

基于阴影区域统计及YUV色度特性,提出一种鲁棒的运动阴影检测方法。首先,在待检测像素点邻域划分小区域,利用小区域内光照条件基本相同、阴影近似线性地降低背景亮度的属性,估计出背景的亮度;接着,与混合高斯模型(GMM)得到的背景相减,统计差值图像的加权方差,作为判定阴影的特征;最后,依据邻域光照变化率不变性与YUV色度差异进一步消除误判阴影点。经多个室内外的经验数据集实验表明,该方法阴影检测率高,前景空洞少,且有较强的抗干扰能力。     

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用

在智能视频监控系统中,运动阴影如果被误判为运动目标,将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题,设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合,用于提取运动目标,再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间,通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较,实现对阴影区域的检测和去除,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统,验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影,从而准确的检测出运动目标,同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。     

基于标记分水岭和区域合并的彩色图像分割

针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合标记分水岭和区域合并的彩色图像分割算法.算法首先根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应提取标记,在标记的基础上进行分水岭变换获得初始分割结果;然后结合人眼对区域相似性的实际感知定义了融合颜色距离、方差和边缘信息的综合距离度量,通过综合距离度量控制区域进行快速合并得到高级分割结果...     

抗阴影和遮挡的动目标检测与跟踪

实际场景中往往存在运动阴影和障碍物遮挡等情况,严重影响了目标检测和跟踪的效果.为解决此问题,提出了一种抗阴影和遮挡的的运动目标检测与跟踪方法.该方法首先引入分类浮动更新策略,有效减轻了运算负担;其次,利用基于纹理梯度差和颜色特征不变量的阴影检测模块,为后续更加准确的分割前景创造了条件;然后采用基于MeanShift框架...     

基于颜色对立空间的运动目标的阴影检测

利用背景差分法检测运动目标,目标阴影和目标本身均会被当作前景检测出来。针对上述问题,提出了基于颜色对立空间的运动目标阴影的检测方法。该方法首先将提取的前景图像由常见的RGB格式转换成CIELAB颜色对立空间格式,再分别对其L＊、a＊和b＊三个通道进行边缘检测。由于CIELAB颜色对立空间所具有的接近人类视觉的特性,用上述检测出的边缘进行相关的数学形态学的处理,便可检测出阴影。实验结果表明该方法便捷快速,能够有效检测出运动目标的阴影。     

基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除

针对室内视频监控中运动目标检测常出现的阴影误检,提出了一种基于颜色空间转换的自适应背景建模和阴影消除算法.在RGB空间采用自适应背景差对视频图像进行前景背景分离,并将检测出的前景目标锁定在活动轮廓矩形框内进行目标跟踪,对于误检的虚假目标(即阴影),利用其亮度等信息,在HSV空间去除.经实验验证,该算法对阴影的去除有良好的效果,能准确检测出真实目标.     

二维场景阴影区域的自动鲁棒分割

基于HSV彩色空间的色调值融合RGB色彩模型中的蓝色分量信息,提出了鲁棒而有效的二维彩色图像阴影区域自动分割方法.根据阴影与非阴影区域间存在色调差异,利用HSV彩色模型,提取可能阴影区域.为消除提取出的阴影区域中偏蓝物体影响,采用RGB彩色空间中的蓝色分量为模板,计算该模板与提取出的阴影区域间的直方图.采用单阈值化分割方法,确定该直方图阈值.将蓝色分量值低于该阈值的阴影区域确定为有效阴影区域.通过对不同光照下的实际自然场景图像的阴影检测,实验结果表明文中所提方法是有效可行的.     

基于HSV颜色空间检测与Gabor筛选器的阴影检测

针对视频分析中难以完全将前景(FG)和运动阴影正确分离,提出一种基于阴影HSV颜色空间特性与Gabor筛选器的阴影分割方法。首先,采用一种基于复杂背景(BG)的运动目标检测方法提取出运动目标;其次,采用基于HSV颜色空间阴影特性初步判定阴影区域;最后,设计基于感兴趣区域(ROI,region of interest)的Gabor筛选器对初步判定后的阴影区域进行筛选,从而检测出阴影。对不同光照和环境条件下的视频序列进行测试结果表明,方法效果好,阴影检测率高,可应用于智能视频监控的目标检测。