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车辆视频检测及阴影去除 总被引:1,自引:0,他引:1
针对智能交通系统的车辆检测问题,提出了一种运动车辆检测及阴影去除的方法。采用基于背景差与帧间差的方法来检测运动视频中的车辆,对背景差和帧间差检测出的车辆进行或运算得到运动目标。再对检测出的运动目标进行形态学处理,并结合色彩及阴影统计信息建立阴影模型,去除阴影。实验结果表明,该方法能够快速、准确地在动态视频中分割出运动车辆和阴影。 相似文献
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提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测和去除阴影的方法。该方法采用以图像亮度和能量大小为判断依据的分块背景重建方法来快速更新背景,并结合背景相减法,网格化连通域检测,形态学滤波等步骤来检测和提取运动目标,同时运用边缘检测获取阴影边缘信息,并结合形态学运算来去除阴影区域,恢复出完整物体目标。实验结果表明,该方法能够有效地检测出运动目标和抑制阴影。 相似文献
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基于局部纹理不变性的运动阴影去除算法 总被引:2,自引:0,他引:2
视频序列运动目标检测过程中,运动目标往往会连同其投射阴影一起被检测为前景,这不利于对运动目标的进一步分类、识别等高层次视觉处理。为了提高运动目标检测的准确性,提出利用局部纹理不变性去除运动目标阴影。首先根据阴影的亮度色度属性分割出疑似阴影区域,然后在疑似阴影区域采用增强的局部纹理描述算子(ILT)提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性来去除阴影,最后结合阴影的空间几何属性优化运动目标检测结果。实验结果表明该算法可以有效去除阴影,并且具有较好的实时性。 相似文献
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运动目标分割在基于视频的运动目标检测与识别研究中发挥着重要作用。以图像差分法为基础,实现了一种复杂背景下快速分割运动目标的方法。通过中值滤波对原始图像进行预处理;运用改进的Surendra算法快速提取并更新背景图像;利用数学形态学运算对差分二值图像进行处理,进行运动区域的初始检测;将RGB图像转换到HSI域中进行适当的阴影去除,完成运动目标分割。实验结果表明该方法能够较为有效地分割出感兴趣区域(ROI)内的运动目标。 相似文献
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基于双阈值的运动阴影检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种应用于视频图像中运动阴影的检测方法.首先用统计方法建立的背景图像和当前帧图像进行差分;然后采用双阈值对差分图像进行分割,把图像分为背景区,运动区和运动目标与目标阴影的混合区.再利用阴影的位置特征,把阴影分离出来.实验结果表明,该方法能有效检测、去除对监控场景中运动目标的阴影,具有较好的鲁棒性和实时性. 相似文献
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一种改进的适用复杂场景的运动目标检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统运动目标检测算法中存在的“拖影”、光变干扰、阴影等问题,提出了一种改进的更具鲁棒性的检测算法.基于背景边缘检测差并通过两次结合帧间差分法以及颜色偏差用以消除噪声和减低运动目标边缘断裂现象,从而获取运动目标的完整轮廓,同时采用双向模板填充算法进行运动目标的分割,最后通过数学形态学滤波和连通域分析来进一步去除噪声和填补空洞,获得完整理想的运动目标区域.实验结果证明,相对于传统的帧差与背景差分检测算法,能够有效地克服阴影和光扰所产生的噪声问题,可以在复杂背景下准确地检测分割出运动目标,并满足实时性要求. 相似文献
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摘 要 在视频监控的运动检测中,运动阴影常被误认为视频对象。为了解决这个问题,提出了一种结合RGB颜色特征和纹理特征的运动阴影检测方法。首先,利用背景差和多帧差结合的方法,获得包含运动阴影的前景分割,在此基础上利用阴影区域中RGB特征的相似性(其RGB向量夹角较小)与局部二值纹理模式(Local Binary Pattern,LBP)相结合,进行阴影检测与去除。然后使用形态学的方法去除像素突变的边缘部分。实验表明,该方法在运动目标检测及跟踪方面取得了较好的效果,与其他消影算法比起来,速度较快,可应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。 相似文献
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通过对视频中运动目标特点的分析,提出了一种提取背景图像的算法。使用运动点积累的方法来更新背景图像,然后应用背景差分准确检测出场景中的运动目标。由于视觉的相似性,使得检测出的目标包含阴影,最后使用阴影滤波函数去除阴影,得到完整的运动物体。实验结果表明,本算法具有较好的实时性和适应性,能检测出比较完整的运动目标信息。 相似文献
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公路车流量视频检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视频车流量检测容易受背景以及车辆阴影等因素影响的问题,提出了一种自适应背景差分结合阴影去除的车流量检测方法。首先,建立自适应背景提取模型;然后,利用差分法从视频检测区域提取包含阴影的车辆目标,并进行二值化处理和孔洞填充;接着依据阴影区域相对于车辆区域灰度较小的特点,从填充后的二值图像阴影区域向车辆区域方向进行像素值比较,从而检测并去除阴影;最后,通过设定两排检测窗口进行车流量计数。实验结果表明,该方法受背景和车辆阴影等影响较小,在不同气候环境下具有较高的车流量检测准确率。 相似文献
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Moving shadow detection and removal for traffic sequences 总被引:3,自引:0,他引:3
Mei Xiao Chong-Zhao Han Lei Zhang 《国际自动化与计算杂志》2007,4(1):38-46
Segmentation of moving objects in a video sequence is a basic task for application of computer vision. However, shadows extracted along with the objects can result in large errors in object localization and recognition. In this paper, we propose a method of moving shadow detection based on edge information, which can effectively detect the cast shadow of a moving vehicle in a traffic scene. Having confirmed shadows existing in a figure, we execute the shadow removal algorithm proposed in this paper to segment the shadow from the foreground. The shadow eliminating algorithm removes the boundary of the cast shadow and preserves object edges firstly; secondly, it reconstructs coarse object shapes based on the edge information of objects; and finally, it extracts the cast shadow by subtracting the moving object from the change detection mask and performs further processing. The proposed method has been further tested on images taken under different shadow orientations, vehicle colors and vehicle sizes, and the results have revealed that shadows can be successfully eliminated and thus good video segmentation can be obtained. 相似文献
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目的:在运动检测中,运动物体产生的阴影常常被错误地检测为运动物体本身,为了将阴影从检测结果中消除,本文提出了一种色度不变性和纹理不变性相结合的运动阴影检测方法。方法:首先从阴影的物理模型出发,直接在RGB颜色空间利用色度不变性来获得候选阴影区域,然后根据颜色信息对候选阴影区域进行分割,对每个子区域,利用一种基于局部二值模式的指标来度量其与对应背景区域的纹理相似程度,进而判断该子区域是否是阴影,从而得到最终的检测结果。结果:在公开测试集上的实验结果表明我们的方法可以有效地检测出运动阴影,相对于几种常用的阴影检测算法具有一定的优势。结论:本文将像素级水平和区域级水平阴影检测方法结合起来,提出了一种结合色度不变性和纹理不变性的运动阴影检测方法。实验结果表明,在多类复杂场景中,本文方法都能有效地将运动阴影检测出来,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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运动目标检测和阴影消除是自动化视频分析系统的基础。本文根据视频背景与运动目标纹理的差异性以及背景与阴影纹理的相似性,提出一种利用局部二值模式作为图像纹理特征描述子,检测运动目标并消除阴影的方法。实验表明本文方法能在较好地抑制阴影同时,检测出完整运动目标。 相似文献
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HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测 总被引:3,自引:1,他引:2
在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影消除的方法。首先,在传统的混合高斯背景建模的基础上,引入了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略以提高建模的效率。其次,根据阴影在HSV向量空间的特点,融入了一种新的阴影消除方法,以检测出带阴影的运动目标。该方法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标。与传统的阴影消除方法相比,该方法可以在不需要设置阂值的情况下,对运动目标的阴影进行很好的消除,有很好的鲁棒性和实用性。 相似文献
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Detection of moving cast shadows for object segmentation 总被引:3,自引:0,他引:3
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Yepeng GUAN 《控制理论与应用(英文版)》2012,10(4):517-522
An algorithm is developed to detect moving object and suppress shadow.According to motion variations caused by some moving objects in a scene,a background update approach is proposed.The developed update method efficiently prevents undesired corruption of background and does not consider the adaptation coefficient or the learning rate used in some existing algorithms.A multi-scale wavelet transform methodology is used to segment foreground from a clutter background.The optimal selection of threshold value is automatically determined which does not require any complex supervised training or manual calibration.According to photometric invariant,a color ratio difference is proposed to suppress shadow.Some complete foreground motion object regions are extracted by integrating moving object segmentation in the multi-scale wavelet with shadow suppression in the color ratio difference.The mentioned method is less affected by the presence of moving objects in a scene.Experimental results show that the proposed approach is efficient in detecting motion objects and suppressing shadows by comparisons. 相似文献