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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。 相似文献
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随着遥感影像空间分辨率不断提高,阴影对影像解译产生的影响愈加突出,因此对阴影的识别更为重要。文中针对阴影在RGB空间中与非阴影区域内地物容易混淆的缺点,利用其在HIS空间中低亮度、高色调和高饱和度的特性,提出了一种基于新型阴影检测指标的阴影检测方法。该阴影指标突显阴影区域,且抑制非阴影区域的响应,根据最大类间方差法做直方图阈值分割,可得到检测结果。实验证明,该方法可有效地将阴影与其他地物区分开。 相似文献
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一种基于RGB彩色空间的影像阴影检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
从色彩理论和高斯-拉普拉斯算子的基本原理出发,提出了一种基于RGB彩色空间的影像阴影检测方法。实现结果表明该方法对彩色航空影像上阴影区域的检测是有效的。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前运动目标检测算法中常将阴影误检为前景目标的问题,提出一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法。基于Phong物体光照模型,我们对场景中象素的亮度值进行分析,通过定义一个亮度相对变化量,推导出他在整个阴影区域是比较稳定的,所以在一个(5×5)的模板上用协方差来衡量这种稳定性,从而得到第一个阴影判决式。又推导出阴影区域亮度相对变化量随时间的变化保持相对稳定,设计一个滤波模板来增大目标区域的不稳定性,从而得到第二个阴影判决式。最后结合以上二个阴影判决式进行阴影检测,并对实验结果进行定性和定量的评估。与前人提出算法比较,本文提出的算法在阴影检测率和区分率等方面都得到了提高,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于计算机视频图像的车辆检测 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种新的基于计算机视频图像的车辆检测方法,并提取了车辆的车次、车速、车长等交通流量参数,用VC 6.0在微机上进行了实现,取得了较好的效果. 相似文献
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通过分析摄像头采集的现场交通彩色视频数据.将视频检测应用到交通流量检测和交通控制。运用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,在研究视频流的基于彩色直方图的通行车辆识别算法后.提出一种新的基于彩色视频流的直方图分析的车流量检测算法。本算法通过计算视频流中的每一帧ROB值的直方图.通过做差值来统计视频中的车辆数量,并根据变化的快慢频率来计算车辆行驶的速度。该算法改进了已有的利用黑白视频流灰度直方图的方法,扩展了算法应用的灵活性,满足了应用系统的实时的要求,确保了检测数据的精度.在算法准确度和速度方面均有比较好的效果。 相似文献
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圆盘靶标在摄像机标定及无人机侦察任务中目标的定位方面有着广泛的应用。针对目前图像角点检测的局限性,提出了一种自动提取红蓝彩色圆盘靶目标中心角点的检测方法。该方法利用HSV(Hue,saturation,value)颜色空间对红蓝彩色圆盘进行颜色分离,获得具有明显对称性和对比度强烈的灰度图像。然后运用提出的新型对称算子计算每个像素点的响应值作为角点的判断依据,对求得的角点在其邻域内抑制红蓝像素个数差来确保角点的对称性。最后通过Matlab软件上的仿真和现场可编程门阵列(FPGA)硬件上的实现,证明了该方法易于硬件化实现,实时性强,抗噪性能好,对图像旋转,伸缩和尺度变换都有良好的稳健性。 相似文献
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基于道路的运动车辆检测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于图像的运动车辆检测是智能交通系统中一个重要而又困难的问题,它通常受到光照、路边摇晃树木、以及各种恶劣天气等的影响。提出了一种基于道路的车辆检测方法,在道路的入口处只利用背景差,对非入口处运动背景和不同道路上运动车辆的运动向量分别进行高斯建模,并利用贝叶斯准则和多帧信息来检测出运动车辆和运动背景。实验结果显示该方法取得了很好的效果。 相似文献
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传统二维图像轮廓识别算法通常是在图像中找到边缘,根据设定的条件将边缘像素组合起来形成轮廓。针对边缘检测算法通常需要对不同的图像设定不同的阈值,对不同类型的图像很难找出统一的阈值的问题,文中提出了一种同时利用图像中颜色与线段信息的彩色图像轮廓提取算法,算法采用自顶向下的颜色空间融合和自底向上的线段检测的方法,在初步获取边缘信息之后,综合利用检测结果生成目标的轮廓。算法的优点在于不需要进行阈值调整,实验表明:该方法可以有效地提取彩色图像中的目标轮廓。 相似文献
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基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前视频火焰检测算法无法达到高检测率、低误检率和实时的工业需求,提出一种基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法.首先利用混合高斯背景建模获取前景图像,在HSV色彩空间中根据火焰的颜色特性分离出疑似火焰区域,对火焰疑似区域采用卡尔曼滤波器实现运动目标的跟踪,再结合火焰的相似度、区域增长率和跳动频率特征用加权求和得到的值与报警阈值相比,最后根据判断比较确定真实火焰区域,并且实现对火焰的持续跟踪.实验结果证明,该算法能够对火焰区域进行有效的检测与跟踪并且具有良好的实时性和抗干扰能力. 相似文献