[發明專利]一種基于光照補償的視頻運動陰影檢測方法

有效

• 申請號: 201310607668.8
• 申請日: 2013-11-22
• 公開（公告）號: CN103679704B
• 公開（公告）日: 2017-01-11
• 發明（設計）人: 李艾華;蘇延召;金廣智;姜柯;石林鎖;王濤;蔡艷平;劉浩
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第二炮兵工程大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 西安西交通盛知識產權代理有限責任公司61217
• 代理人: 王艾華

技術領域

本發明屬于視頻圖像處理領域，涉及一種能夠適應場景變化的運動陰影檢測方法，具體涉及一種基于光照補償的視頻運動陰影檢測方法。

背景技術

運動目標檢測（前景檢測）是基于計算機視覺監控的一項基礎而重要的任務，準確有效的檢測結果是后續的目標跟蹤、目標識別、場景理解等高級應用的前提與鋪墊。然而運動目標檢測由于受到環境與視頻監控的實際場景的影響，其結果中往往包含了大量的虛假信息，運動陰影是最常見的一種形式。運動陰影是由于目標在運動過程中對光線的遮擋，使得場景中的某些區域光照減少而產生的一種投影。這類陰影與場景中的固定物體（背景）產生的投影的顯著區別在于，它會隨著運動的目標一起運動，且其形狀與面積大小不斷變化。如果面積過大將會極大的影響目標的識別與跟蹤的結果，導致場景理解得出錯誤的結論。

常用的運動陰影檢測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、區域紋理特征法。幾何特征法需要通過先驗知識得到場景的入射光線與目標的運動方向之間的相對關系，從而通過相關性獲得運動陰影。由于場景的變化，先驗知識的獲取相對困難，且不能夠適應場景的不斷變化；顏色特征法利用運動陰影的亮度減弱而顏色特征分量基本不變的性質來獲得運動陰影，在目標顏色信息與背景信息相近時并不能進行有效的判斷；物理特征法通過一些訓練樣本建立運動陰影模型，隨后對前景檢測結果進行判別獲得陰影，訓練樣本的自動獲取與模型的更新相對困難；局部紋理特征法利用邊緣、鄰域或者小波變化等方法來獲取前景的紋理信息，并與背景的紋理相比較來獲取運動陰影；區域紋理特征法首先通過顏色特征篩選出候選的陰影區域，再對這些區域利用前景與背景區域梯度特征的相似性來獲取陰影。局部紋理與區域紋理方法對于紋理特征不明顯區域的檢測結果相對較差，且需要根據場景變化不斷調整區域的大小才能獲得準確的結果。另外還有一些方法，將顏色、紋理等多種特征結合起來使用，但是在如何進行有效的信息融合、實時性方面仍然存在許多問題。上述這些算法多依賴于場景與人工交互，且使用的特征相對單一，對場景變化的自適應能力較差，且準確性與實時性都有待進一步提高。

發明內容

本發明的目的是提供一種能夠適應場景變化且快速而準確的基于光照補償的視頻運動陰影檢測方法。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于光照補償的視頻運動陰影檢測方法，通過對場景中被遮擋的光照進行補償以實現運動陰影的檢測，具體包括以下步驟：

步驟1：將視頻圖像轉換到YUV顏色空間，建立自動更新的背景模型

步驟2：將當前圖像中的像素點與背景模型中對應的像素點進行比較，如果滿足閾值條件則判斷為背景BG，否則為前景FG，得到含有陰影的運動目標檢測結果L_i；

步驟3：利用顏色特征篩選出包含運動陰影的大致的區域，也即場景中光照被遮擋的區域；

具體方式如下：

通過YUV顏色空間的UV分量，建立顏色不變特征，從前景檢測結果L_i中獲得含有運動陰影的樣本集W_s，包含運動陰影的樣本應滿足以下判別公式：