基于YUV颜色空间与局部纹理的运动阴影去除

提出一种视频监控中运动目标的运动阴影去除算法。该方法使用混合高斯背景建模初步得到运动目标区域,在此基础上利用阴影区域的色度、亮度信息与背景的差异,与局部二值纹理模式LBP（Local Binary Pattern）思想相或的方法来消除运动阴影,接着使用形态学的方法去除像素突变的边缘部分。实验结果表明,该方法可以很好地保留前景图像。     

一种基于YUV颜色空间自适应阴影消除算法

针对视频内容分析中的物体检测问题,提出一种新的基于YUV颜色空间的阴影消除方法,相比其他基于YUV颜色空间阴影检测方法,该方法为提高检测精度,使用自适应的动态门限。首先,在RGB颜色空间中使用背景差,得到仅包含目标物体及其阴影的图像。然后在YUV颜色空间中对此图像的色度进行统计分析,搜索出色度变化缓慢的区间,再针对每个色度区间确定对应的亮度区间,获得估计门限。最后,利用以上门限检测并消除阴影。实验结果表明,该方法对不同光照情况下的物体阴影都有很好的消除效果。     

一种结合YUV色彩空间和纹理的阴影检测

在传统的智能检测算法中目标检测时,往往阴影和需要被检测的物体一起检测出来,这样会给后续的处理带来诸多的不便,而且易造成较高的虚警率。该文提出了一种结合YUV色彩空间和纹理特征的阴影检测,可以提高阴影检测的稳定性,进而很好的完成阴影检测,达到了实际应用的需求。     

基于码本模型的运动阴影去除算法

运动阴影会导致运动目标前景发生形变或丢失,影响运动目标前景的跟踪和分析。针对该问题,引入码本模型设计运动阴影去除算法。利用在YCb Cr颜色空间内建立的背景码本模型,检测包含运动前景目标和运动阴影的运动区域,并根据运动阴影在YCb Cr颜色空间中的特性得到运动区域中表示运动阴影的像素值,为视频帧中所有不同位置的像素点建立一个具有自适应亮度范围阈值和色度距离阈值的运动阴影码本模型,实现运动阴影的检测和去除。实验结果表明,该算法可有效提高运动阴影的检测率和识别率。     

基于弱阈值分割的运动人体阴影去除算法

提出一种基于弱阈值分割的运动人体阴影去除算法。从阈值选取的角度出发,定义强阈值与弱阈值,使用混合高斯模型获取运动前景,在颜色空间与梯度空间中提取弱阈值目标,融合提取出的多个目标区域,经过邻域处理后得到不包含阴影点的运动人体目标。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于LAB颜色空间的图像阴影检测与去除方法

为实现单幅图像快速去阴影处理,提出基于LAB颜色空间的图像阴影检测与去除方法。首先,将RGB图像转换成LAB图像,再对阴影图像进行边缘检测。然后,通过对不同颜色通道进行分析、计算及重新整合,得到阴影区域与非阴影区域平均色度值相匹配的图像。最后,对图像进行色度校正和边缘校正,实现单幅图像去阴影处理。为验证本文方法的可行性和有效性,分别采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）这2种性能指标,来客观评价图像的去阴影结果,并与2种典型的图像去阴影方法进行比较。结果表明,本文方法的各性能指标最高,如：在3组实验中,PSNR分别达到17.4721、17.6206、17.3048,SSIM分别达到0.8192、0.8344、0.8027。而且去阴影后图像特征信息清晰,保留的结构信息更接近于真实无阴影场景图像,整体取得了很好的去阴影效果。     

联合两种颜色空间的阴影检测算法

在视频监控的运动检测中,由于光照、风吹等影响,运动阴影常常被误认为运动对象。为了有效解决动态背景下运动目标中存在的阴影问题,提出了一种归一化的RGB颜色空间和HSV颜色空间相结合的阴影消除方法。该方法首先在归一化RGB颜色空间下用背景减除法得到运动目标,然后在HSV空间下对阴影进行检测和消除,从而得到真实运动目标。实验结果证实：该方法在运动目标检测及跟踪方面取得了较好的效果,对动态背景的视频,能准确、实时地检测出阴影并进行消除。     

基于颜色空间的自适应阈值镜头分割算法

镜头分割是基于内容的视频检索的关键步骤,它会直接影响到视频检索的效果。文中介绍了几种常用的镜头分割方法,并且根据YUV颜色空间的各分量可分离的特点,提出了一种改进的基于YUV颜色空间的自适应阈值镜头分割方法。在突变镜头检测模块,为了消除由噪声带来的误检,加入了帧差值比法。在渐变镜头检测模块,使用了滑动窗口值方法。镜头分割的难点是渐变检测,算法在渐变检测上也取得了不错的成果。经过大量实验结果表明,改进的算法对镜头分割有很好的实验效果,算法计算复杂度低,易于实现。     

基于混合高斯模型的阴影去除算法

阴影去除是智能视频领域中运动目标识别的一项重要内容,其结果直接影响目标识别的准确性。针对当前基于纹理特征的阴影去除算法的不足,提出一种结合YCbCr颜色空间和混合高斯模型(GMM)的阴影去除算法。首先利用混合高斯模型提取出运动区域;然后通过分析运动区域的前景和背景在YCbCr颜色空间的差值统计特性,建立混合高斯阴影模型;最后根据高斯分布的概率分布规律,得到阴影分布特性,从而实现对阴影的去除。对于实验中的序列图像,所提算法有70%以上的阴影检测率。实验结果表明,所提方法能够在不同的场合快速有效地去除阴影,准确地提取运动目标。     

基于YCbCr颜色空间的叶片阴影检测与去除

自然环境下获得的植物叶片图像往往由于阴影的存在而严重影响植物叶面特征的提取,为了解决这个问题,提出了一种基于YCbCr颜色空间的阴影的检测与去除方法.首先在YCbCr颜色空间中计算Y通道强度,采用阈值法检测阴影区域.然后在YCbCr颜色空间下根据光照模型对阴影区每个像素进行光照恢复.最后转化到RGB颜色空间下.相对于直接在RGB空间进行的阴影去除,该方法减弱阴影区的边缘效应,使得去除阴影后的区域与非阴影区的颜色更加一致,恢复图像看上去更加自然.     

一种基于YUV颜色空间的新码书模型

为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,引入了前后景区分能力较强的YUV颜色空间,基于此空间提出了一种新的码书模型,有效地减少了伪目标的检测。新码书模型采用六元素码字、新的码字学习和更新策略,实现较前人九元素码字和八元素码字有更快的训练速度和更低的存储空间。实验结果表明,即使背景存在运动和光照条件发生变化,算法也能更有效地检测运动目标。     

改进基于HSV空间的阴影检测算法

为实现复杂视频中前景目标的分割,需要解决前景目标准确提取难题,但在光照情况下,会受到阴影影响。为解决这一难题,提出一种结合高斯混合模型的HSV颜色空间阴影检测算法。对HSV颜色空间阴影检测进行修正,消除对非运动目标区域阴影的误检,加入运动目标轮廓检测,消除运动目标边缘阴影误检,得到运动目标阴影的准确检测。实验结果表明,该算法能有效检测复杂背景下的阴影目标,为获得准确分割前景目标奠定基础。     

基于图论和均匀性测度的彩色图像分割算法

Graph-Based方法是基于图论的彩色图像分割算法中比较新颖的一种方法,且分割速度非常快。针对该算法对边缘和纹理处理效果不佳,且分割效果易受阈值影响的局限,改变了其颜色空间,结合拉普拉斯算子将带权图的边分为边缘边和非边缘边,优先处理非边缘边;再引入均匀性测度求取分割效果最佳的阈值。实验结果表明,相对于Graph-Based方法,改进的算法分割效果具有较好的准确性和适应性,更接近于人眼的感觉。     

基于YUV空间码本模型的运动检测

以YUV空间码本模型为基础,提出了一种融合码本聚类思想和信号能量分析思想的运动检测算法。先在YUV空间上进行码本建模,然后在码字训练阶段对每个进入码字的像素点的均值以及围绕均值波动的能量值进行统计,最后在前景检测阶段通过能量门限实现前景和背景的分割。实验结果表明,与以往的YUV码本模型相比,该算法除了具备快速实时和准确的特性外,对复杂背景环境中如晃动的树叶、水波和光线的突变等强干扰因素体现出更好的适应能力,并且在阴影的抑制方面也有较强的鲁棒性。     

基于YUV颜色空间的视频运动检测

给出了一种结合YUV颜色空间色度和亮度进行运动检测的算法,该算法首先采用单高斯背景建模,然后利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并将膨胀后的色度检测结果和亮度检测结果进行与运算,得到色度和亮度联合检测结果.最后利用数学形态学闭运算和连通区域面积阈值化的方法对检测结果进行后处理,实现运动物体内部空洞的填充和周围较大噪声点的消除.实验结果表明,该算法能克服亮度变化和阴影的影响,取得较好的检测结果.     

基于颜色曲线分析的快速焊缝条纹提取方法

针对彩色图像中焊缝条纹提取问题,提出一种基于颜色曲线分析的彩色图像分割方法。该方法首先将原始彩色图像转换到YUV颜色空间,对V通道进行颜色曲线分析,得到一个合适的二值化阈值;接着利用该阈值对V通道图像进行二值化,经形态学去噪和合并离散块处理,得到图像分割模板;最后将其运用到原始图像上,实现对原始彩色图像的焊缝条纹提取。将该方法应用到彩色图像焊缝条纹提取中,对于800×600的彩色图像,平均处理时间约0.3 s,与人工标注结果比较,提取框重叠比例70%以上的占90%,验证了该方法的高效性和准确性。     

基于图论Isoperimetric算法的岩心图像分割

基于图论的图像分割算法是当前图像分割领域研究的热点,其中归一化分割（Ncut）是一种典型的图论分割算法。但Ncut分割的速度慢,分割结果容易受图像的噪声和虚假边缘的影响,难以应用到实际。为此,提出一种基于图论的等周（Isoperimetric）改进分割算法。该算法使用解线性方程的方法代替解特征向量的方法、用4-邻接的方法代替全连接,避免了复杂的空间滤波。该算法运用到岩心图像分割中,提高了分割的效率,取得了较好的分割效果。     

一种基于颜色特征的目标识别算法

在机器人视觉中,颜色是物体识别和认知过程中必不可少的信息。在YUV颜色空间的基础上,提出了一种基于颜色特征的目标识别算法,采用学习——扩充法获得适应性目标颜色特征的空间分布,克服环境光照变化对目标颜色特征提取的影响,并在算法中采用“位与”运算,提高了识别效率,实际应用证明了该方法的有效性。     

彩色图像色度距离权值的图论分割算法

提出利用色度距离特征权重的图论分割算法,对彩色图像进行区域分割分析。利用图论和HSI模型,解决自然灾害图像的分割问题。针对复杂的自然图像,将图像像素转换为图论中的节点,构造基于像素点HSI模型的带权无向图;构建带权无向图的图论分割权函数及分割准则,形成区域相似度判别方法;结合实际分割需求,对图论分割后的离散区域进行二次吸收与合并运算,获取连续兴趣区域;对分割的结果与其他算法进行了比较与分析。