多特征融合的车辆阴影消除

目的 提出一种基于颜色特征和边缘特征相融合的算法,实现对复杂交通场景中车辆阴影的检测和消除。方法 首先,通过经典混合高斯背景建模方法建立背景模型,以帧差法获取运动目标前景。其次,针对复杂多变的交通道路场景,采用串行融合策略检测车辆阴影。对运动目标前景基于边缘特征检测阴影之后,再进行RGB颜色特征方法检测阴影,此过程中利用边缘差分、形态学处理等运算以达到更好的阴影消除效果。为提高算法效率,对前景区域进行阴影评估,从而判断是否有必要进行阴影检测和消除。结果 通过与统计参数法SP、统计非参数法SNP、两类判定性非模型法DNM1、DNM2等算法的对比,本文算法的阴影检测率和阴影识别率分别有大约10%的提升。实验结果表明,该算法能够有效消除车辆阴影,具有良好的准确性和鲁棒性。结论 本文算法结合颜色和边缘两种特征,弥补基于单个特征方法的单一性,降低由于阴影区域边缘复杂、车辆颜色与阴影颜色相近等原因造成的阴影误检率,阴影消除效果良好。

Vehicle shadow removal with multi-feature fusion