[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于光照補(bǔ)償?shù)囊曨l運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310607668.8
• 申請(qǐng)日: 2013-11-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103679704B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李艾華;蘇延召;金廣智;姜柯;石林鎖;王濤;蔡艷平;劉浩
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍第二炮兵工程大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 西安西交通盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司61217
• 代理人: 王艾華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視頻圖像處理領(lǐng)域，涉及一種能夠適應(yīng)場(chǎng)景變化的運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法，具體涉及一種基于光照補(bǔ)償?shù)囊曨l運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)（前景檢測(cè)）是基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)控的一項(xiàng)基礎(chǔ)而重要的任務(wù)，準(zhǔn)確有效的檢測(cè)結(jié)果是后續(xù)的目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)識(shí)別、場(chǎng)景理解等高級(jí)應(yīng)用的前提與鋪墊。然而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)由于受到環(huán)境與視頻監(jiān)控的實(shí)際場(chǎng)景的影響，其結(jié)果中往往包含了大量的虛假信息，運(yùn)動(dòng)陰影是最常見(jiàn)的一種形式。運(yùn)動(dòng)陰影是由于目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中對(duì)光線的遮擋，使得場(chǎng)景中的某些區(qū)域光照減少而產(chǎn)生的一種投影。這類(lèi)陰影與場(chǎng)景中的固定物體（背景）產(chǎn)生的投影的顯著區(qū)別在于，它會(huì)隨著運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)一起運(yùn)動(dòng)，且其形狀與面積大小不斷變化。如果面積過(guò)大將會(huì)極大的影響目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤的結(jié)果，導(dǎo)致場(chǎng)景理解得出錯(cuò)誤的結(jié)論。

常用的運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法包括幾何特征法、顏色特征法、物理特征法、局部紋理特征法、區(qū)域紋理特征法。幾何特征法需要通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)得到場(chǎng)景的入射光線與目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向之間的相對(duì)關(guān)系，從而通過(guò)相關(guān)性獲得運(yùn)動(dòng)陰影。由于場(chǎng)景的變化，先驗(yàn)知識(shí)的獲取相對(duì)困難，且不能夠適應(yīng)場(chǎng)景的不斷變化；顏色特征法利用運(yùn)動(dòng)陰影的亮度減弱而顏色特征分量基本不變的性質(zhì)來(lái)獲得運(yùn)動(dòng)陰影，在目標(biāo)顏色信息與背景信息相近時(shí)并不能進(jìn)行有效的判斷；物理特征法通過(guò)一些訓(xùn)練樣本建立運(yùn)動(dòng)陰影模型，隨后對(duì)前景檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別獲得陰影，訓(xùn)練樣本的自動(dòng)獲取與模型的更新相對(duì)困難；局部紋理特征法利用邊緣、鄰域或者小波變化等方法來(lái)獲取前景的紋理信息，并與背景的紋理相比較來(lái)獲取運(yùn)動(dòng)陰影；區(qū)域紋理特征法首先通過(guò)顏色特征篩選出候選的陰影區(qū)域，再對(duì)這些區(qū)域利用前景與背景區(qū)域梯度特征的相似性來(lái)獲取陰影。局部紋理與區(qū)域紋理方法對(duì)于紋理特征不明顯區(qū)域的檢測(cè)結(jié)果相對(duì)較差，且需要根據(jù)場(chǎng)景變化不斷調(diào)整區(qū)域的大小才能獲得準(zhǔn)確的結(jié)果。另外還有一些方法，將顏色、紋理等多種特征結(jié)合起來(lái)使用，但是在如何進(jìn)行有效的信息融合、實(shí)時(shí)性方面仍然存在許多問(wèn)題。上述這些算法多依賴(lài)于場(chǎng)景與人工交互，且使用的特征相對(duì)單一，對(duì)場(chǎng)景變化的自適應(yīng)能力較差，且準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性都有待進(jìn)一步提高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種能夠適應(yīng)場(chǎng)景變化且快速而準(zhǔn)確的基于光照補(bǔ)償?shù)囊曨l運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于光照補(bǔ)償?shù)囊曨l運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法，通過(guò)對(duì)場(chǎng)景中被遮擋的光照進(jìn)行補(bǔ)償以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)陰影的檢測(cè)，具體包括以下步驟：

步驟1：將視頻圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間，建立自動(dòng)更新的背景模型

步驟2：將當(dāng)前圖像中的像素點(diǎn)與背景模型中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行比較，如果滿足閾值條件則判斷為背景BG，否則為前景FG，得到含有陰影的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果L_i；

步驟3：利用顏色特征篩選出包含運(yùn)動(dòng)陰影的大致的區(qū)域，也即場(chǎng)景中光照被遮擋的區(qū)域；

具體方式如下：

通過(guò)YUV顏色空間的UV分量，建立顏色不變特征，從前景檢測(cè)結(jié)果L_i中獲得含有運(yùn)動(dòng)陰影的樣本集W_s，包含運(yùn)動(dòng)陰影的樣本應(yīng)滿足以下判別公式：