基于运动和颜色的视频烟雾检测算法

为了提高视频烟雾检测的准确性,有效排除视频中类似烟雾运动的物体,降低对环境光照变化产生的误检,提出了基于运动和颜色改进的烟雾检测算法.该算法能有效克服被检测场景光照的变化、背景混乱运动、以及运动目标阴影带来的干扰.它由两部分构成:烟雾运动检测和烟雾颜色特征的提取.该算法通过运动分割的方法检测出运动的像素,把归一化rgb空间颜色模型引入,以剔除疑似烟雾区域的干扰,并有效减小光照变化等影响.     

人脸彩色图像光照校正方法研究

对人脸彩色图像的高光和阴影部分进行研究.对于高光区域,利用人脸肤色与像素空间分布特征进行检测,根据在rgb空间中各分量颜色偏移率实现高光区域自动校正,通过边缘拟合方法校正超出显示范围的图像.对于阴影区域,采用Retinex方法进行光照增强.实验结果表明,该方法处理速度快,且能提高图像对比度.     

结合色度和纹理不变性的运动阴影检测

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。     

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。     

改进的HSV阴影去除算法研究

针对视频序列图像中运动目标的阴影会造成运动目标的物理变形,影响运动目标的检测与跟踪等问题,提出了一种基于HSV色彩空间的无阈值阴影去除算法。该方法通过分析阴影与背景的HSV彩色空间中的特性,并利用阴影与运动目标在H、S、V三个分量中的不同特点,提出了一种无阈值的阴影消除算法。实验结果表明,该方法能够很好地去除阴影区域,同时又保持前景目标区域的完整性。     

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。     

基于颜色信息和光学增益的阴影消除

运动阴影常被误分为前景对象,会给目标的跟踪和识别带来很大困难,所以阴影消除在许多的监控系统中都是非常重要的。针对阴影检测算法受特定条件约束,不能自动适用于不同场景,为解决上述问题,提出了一种新颖鲁棒且无需复杂的参数调整的运动阴影消除方法。通过自适应高斯混合模型重建背景,采用背景差分法提取出包含阴影的运动区域,综合颜色信息与光学增益,将运动区域分类为运动对象区域和运动阴影区域。实验结果表明:所提方法在多种不同的场景下均能有效可靠的消除运动阴影。     

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。     

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

针对智能视频监控系统中阴影常由于其自身的属性而被错误地检测成前景目标的问题,提出了一种YUV颜色空间和图切割算法相结合检测阴影的新方法.首先,在获取的前景运动区域中综合考虑YUV颜色空间的亮度和色度信息来检测阴影区域并融合形态学滤波等操作得到确定的阴影和目标种子点,然后进一步通过图切割算法获得阴影与目标的优化分割,以提高阴影区域的检测精度.实验证明,该方法能有效地检测并去除视频监控场景中运动物体所携带的阴影.     

背景分割和阴影检测算法研究

在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降;分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生"拖尾"现象;不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和"拖尾"现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的阴影区域。实验结果表明了该算法的有效性和实用性。     

视频监控系统中阴影去除方法的研究

提出了一种基于颜色不变性和建立阴影高斯模型的阴影检测和消除的方法。首先对亮度小于背景的前景根据颜色特征的相近性进行划分,再利用阴影的光谱特性建立高斯模型,去除运动目标的投影。最后利用阴影的空间特性对图像进行后处理,完成阴影的检测与消除。实验结果表明,该方法能够有效地检测和消除阴影。     

基于多特征融合的运动阴影去除算法

对视频监控中的运动阴影问题进行了研究,提出一种颜色特征、归一化向量距离、亮度比值相融合的阴影去除方法。首先,通过混合高斯模型建立背景图像,利用背景差分法分离运动区域。然后,采用串行处理方法检测运动区域中的阴影像素。在RGB颜色空间下根据颜色一致性特征消除阴影之后,根据运动区域的归一化向量距离分布直方图进一步检测阴影像素。最后,针对阴影检测过程中存在的误检问题,建立像素的光照模型,计算阴影像素与背景像素的亮度比值,并根据置信区间排除误检的前景像素。实验结果表明,该方法能够克服单特征方法的局限性,在多个真实场景下能有效检测与去除阴影,适应性强,鲁棒性好,处理时间适中。     

基于多特征融合的车辆阴影检测与去除

基于ViBE目标检测算法,融合交通监控视频中车辆的边缘与颜色特征,提出一种基于多特征融合的算法,实现对复杂交通场景中车辆阴影的检测与去除。通过ViBE提取前景目标,采用串行融合方式检测阴影。首先在传统的基于边缘特征检测阴影的基础上,利用水平集方法代替水平垂直填充,实现多个前景目标内部边缘的快速填充。在获取候选的阴影区域后,结合HSV颜色特征以及形态学处理等操作,以达到更好的阴影去除效果。通过对不同的视频图像序列进行测试,表明提出的多特征融合算法能有效去除投射阴影,且优于单个特征方法,适用于复杂的交通场景。     

基于超像素和局部颜色恒常性的自适应阴影去除

为快速有效地去除监控视频中运动目标的投射阴影,提出了一种基于超像素和阴影区域的局部颜色恒常性的自适应阴影去除算法。首先采用改进的简单线性迭代聚类算法将视频图像中的运动前景分割为互不重叠的超像素;然后计算了RGB颜色空间中背景与运动前景的亮度比率,并分析了阴影区域的局部颜色恒常性;在此基础上,以超像素为基本处理单元,计算亮度比率的标准差,并利用阴影区域标准差的特征及其分布规律提出基于拐点的自适应阈值算法检测并去除阴影。实验结果表明,该算法可以适用于多种真实场景下的阴影检测,且阴影检测率与目标识别率均超过85%;基于超像素处理可以大幅度降低算法的计算复杂度,该算法每帧平均处理时间为20 ms。该算法可以同时满足阴影去除对准确度、实时性和鲁棒性的要求。     

基于混合高斯模型的运动阴影抑制算法

复杂场景的背景建模、运动目标检测、运动目标所投射阴影的检测与抑制在智能监控、机器人视觉、视频会议等领域有着广泛的应用。在运动前景检测阶段,给出了一种改进的混合高斯算法进行场景的背景建模,根据各点像素值出现的混乱程度采取不同的高斯函数参数更新机制,缓解了混合高斯算法计算量大的问题。在运动目标的阴影检测与抑制中,提出了一种基于混合高斯的阴影抑制算法,该算法先利用阴影在HSV颜色空间的特点,判断被检测为运动前景的像素是否为疑似阴影,然后用混合高斯阴影模型对所有疑似阴影值进行聚类,进一步完成阴影抑制。仿真结果表明：该算法可更有效地抑制阴影对运动目标检测的影响,并具有较强的实时性。     

Moving shadow detection and removal for traffic sequences

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.     

融合颜色相关性和纹理差异的阴影检测方法

在雨天交通视频中,车辆同时受阴影和水汽拖尾的干扰。为此,在分析目标车辆、路面、阴影和水汽拖尾区域特性的基础上,提出一种融合颜色相关性和纹理差异的阴影检测方法。由当前点与背景点的HIS向量点积测量颜色相关程度,检测出车辆目标和水汽拖尾区域,利用当前区域和背景区域的纹理差异区分深色车辆和阴影。实验结果表明,该方法能较好地检测雨天交通视频中运动车辆的投射阴影,且能有效去除水汽拖尾,从而保证车辆的正确分割。