[發明專利]融合區域紋理梯度的船舶陰影去除方法

在審

• 申請號: 201710215087.8
• 申請日: 2017-04-02
• 公開（公告）號: CN107220943A
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發明（設計）人: 阮雅端;曹偉清;陳雷興;周東;張園笛;陳啟美;陳金艷;楊名
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司32112
• 代理人: 奚銘

技術領域

本發明屬于計算機機器視覺檢測技術領域，用于在內河河道船舶航行參數的監測中，使用融合區域紋理梯度的方法去除船舶陰影對船舶航行參數測量的影響，為一種融合區域紋理梯度的船舶陰影去除方法。

背景技術

為了保障內河河道的航運安全以及對船舶運行狀態事實監測的需要，目前借助于監控視頻實時提取內河船舶運行流量等參數的船舶檢測系統得以廣泛應用。在監測過程中需要獲取船舶的位置、速度、長寬等信息，這些信息對規范船舶型號、防止橋梁碰撞、檢測船只超速等都有重要的意義。但在實際的河道監測視頻中目標(船舶)一般都存在陰影，而陰影的存在導致無法對船舶運行參數進行精確的檢測；甚至可能導致兩個或多個目標檢測為一個目標，造成檢測錯誤。因此在對河道監控視頻進行船舶參數檢測時，需要將船舶陰影去除。

傳統顏色紋理陰影去除方法(SE-CT，Shadow Elimination based on Color and Texture)主要結合顏色和紋理不變性特征分割目標和陰影。由陰影光譜屬性可知，陰影區域中的像素點的光強度比背景區域的要小。在陰影區域中RG分量的反射比B分量的強，同時陰影覆蓋的背景區，其B分量增加、RG分量減?。辉诠庹諚l件不斷變化的環境中，紋理不變性常被用來做陰影檢測。

然在實際的河道監控環境下，由于水面波紋的原因陰影覆蓋前后區域的紋理特征不變性這一假設并不總是成立的。傳統的視頻檢測方法往往難以有效區分船體邊界，造成顏色、紋理相似的前景和陰影區域檢測相混淆。在河道這一特定環境下，船舶陰影去除任然是一個具有挑戰的問題。

發明內容

本發明需要解決的技術問題是：陰影覆蓋前后，水面區域的紋理特征不變性這一假設并不總是成立，從而導致傳統陰影檢測方法往往難以有效區分船體邊界，造成顏色、紋理相似的前景和陰影區域檢測相混淆。

本發明的技術方案為：融合區域紋理梯度的船舶陰影去除方法，根據內河河道的監控視頻，采用改進的顏色及紋理特征對船舶陰影區域進行預檢測，再利用梯度填充的方法來優化確定最終的陰影位置，進而去除陰影，具體步驟如下：

1)利用監控視頻的連續視頻幀構建河道背景模型，并對視頻圖像中的河道進行興趣域檢測及標定，采用混合高斯模型進行前景的提取，并根據連續視頻幀的輸入不斷更新背景幀B；

2)對提取出的前景目標利用改進的顏色特征對陰影區域進行初步檢測：

2.1)獲取前景目標區域內的每一個像素點的HSV值；

2.2)候選陰影區域SP^t(p)定義為：

式中，和分別表示t時刻視頻幀F和背景幀B在像素點p處的亮度值；和分別表示t時刻視頻幀F和背景幀B在像素點p處的飽和度；和分別表示t時刻視頻幀F和背景幀B在像素點p處的色度值；α，β，τ_s，τ_h分別表示大量對照實驗得出的最佳閾值；

3)利用改進的LBP紋理特征對陰影區域進行檢測：

對步驟2)的候選陰影區域利用紋理特征進一步優化，更新候選陰影區域，改進的LBP紋理特征如下：

式中，(x₀,y₀)為候選陰影區域的中心像素點的坐標，g_c為中心像素點的灰度值，g_p和g_q為以(x₀,y₀)為中心的3×3窗口上對稱像素點的灰度值，g_m為以(x₀,y₀)為中心的周圍圓邊上的m個對稱像素點；

4)對更新處理后得到的陰影候選區域使用梯度填充的方法來優化得到最終的陰影區域；

5)把混合高斯模型提取出來的前景區域與最終標出的陰影區域做圖像差分，得到去除陰影的船舶目標。

進一步的，步驟4)獲取最終的陰影區域具體為：

4.1)對于步驟2)-3)處理后得到的陰影候選區域中的每一塊連通域，像素點p(x,y)的梯度幅值和梯度方向θ_p定義如下：

式中，表示水平梯度方向，表示垂直梯度方向，函數arctan2(·)返回一個在[-π,π]之間的梯度方向值，θ_p表示像素的梯度方向；

對于具有顯著權重的像素點p＝(x,y),計算t時刻視頻幀F和背景幀B的梯度差Δθ_p：