[發(fā)明專(zhuān)利]一種運(yùn)動(dòng)車(chē)輛陰影的檢測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710328103.4
• 申請(qǐng)日: 2017-05-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107169987A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-09-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南寧市正祥科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/215
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/215;G06T7/254;G06T7/90
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明具體涉及一種運(yùn)動(dòng)車(chē)輛陰影的檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

基于視頻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通信息采集子系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的準(zhǔn)確、魯棒檢測(cè)是該子系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。通常的運(yùn)動(dòng)車(chē)輛檢測(cè)方法都不能區(qū)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和運(yùn)動(dòng)陰影，通過(guò)幀差的運(yùn)動(dòng)和通過(guò)背景減除的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)都將陰影作為前景檢測(cè)出來(lái)，這是因?yàn)殛幱芭c車(chē)輛目標(biāo)一起運(yùn)動(dòng)，陰影點(diǎn)常被誤檢測(cè)為目標(biāo)點(diǎn)，從而引起車(chē)輛合并、車(chē)輛形狀失真等問(wèn)題，造成車(chē)輛目標(biāo)分割和跟蹤失敗。運(yùn)動(dòng)車(chē)輛陰影檢測(cè)之所以困難原因在于陰影和車(chē)輛具有兩個(gè)相同的視覺(jué)特征：陰影點(diǎn)和前景點(diǎn)在亮點(diǎn)和色度等方面都顯著不同于背景點(diǎn)；陰影和投射它們的車(chē)輛具有相同的運(yùn)動(dòng)屬性。

雖然基于特征的陰影檢測(cè)效果較好，但是在RGB顏色空間中，RGB顏色分量通常是緊密相關(guān)的，傳統(tǒng)算法是在三個(gè)顏色分量上獨(dú)立地進(jìn)行陰影檢測(cè)，效果并不十分理想。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種運(yùn)動(dòng)車(chē)輛陰影的檢測(cè)方法。

一種運(yùn)動(dòng)車(chē)輛陰影的檢測(cè)方法，包括以下步驟：

S1：采用幀間差分法獲得運(yùn)動(dòng)車(chē)輛輪廓和運(yùn)動(dòng)陰影輪廓；

S2：應(yīng)用霍特林變換消除RGB顏色分量的相關(guān)性；

S3：構(gòu)造陰影測(cè)度通過(guò)閾值進(jìn)行陰影檢測(cè)。

進(jìn)一步的，步驟S1的具體步驟如下：

1）根據(jù)Kubelka-Munk公式，在白色光照射下粗糙表面上任意一點(diǎn)表象能用下式模擬：

，

其中，是k時(shí)刻坐標(biāo)（x,y）處像素點(diǎn)的圖像亮度，是k時(shí)刻目標(biāo)表面的反射系數(shù)，是k時(shí)刻光源輻射度；

2）光源輻射度近似為：

，

其中和分別是周?chē)h(huán)境和光源的光線(xiàn)強(qiáng)度，是光源方向與目標(biāo)表面法線(xiàn)方向之間的夾角；

3）加入如下約束：

①?gòu)?qiáng)光源；②背景和相機(jī)是靜止的；③背景是平坦的；

4）通過(guò)考慮當(dāng)前幀和參考幀之間的差來(lái)計(jì)算輻射度，由固定背景的假設(shè)可知反射系數(shù)不隨時(shí)間而改變，和的差能表示為：

；

可得到，

；

通過(guò)閾值化幀差圖像就能檢測(cè)陰影點(diǎn)。

進(jìn)一步的，步驟S3的具體步驟如下：

1）設(shè)公路交通場(chǎng)景圖中（i,j）處的像素點(diǎn)為，采集M個(gè)像素點(diǎn)組成訓(xùn)練樣本集，計(jì)算它們的均值樣本、協(xié)方差矩陣、霍林變換矩陣A和相應(yīng)協(xié)方差距陣；

根據(jù)公式：，求??；

根據(jù)公式：，求??；為（i,j）處的實(shí)際像素與該處樣本均值的差的霍特林變換，而為（i,j）處的樣本均值的霍特林變換；

2）令：，定義陰影測(cè)度T為：

，其中，，是樣本像素霍特林變換的第i個(gè)特征值；

3）對(duì)于X(i,j)，根據(jù)下述準(zhǔn)則進(jìn)行陰影檢測(cè)：

，

閾值和根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)來(lái)手動(dòng)確定。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明應(yīng)用霍特林變換消除了RGB顏色分量的相關(guān)性，構(gòu)造了陰影測(cè)度并通過(guò)間接的閾值化判斷達(dá)到陰影檢測(cè)目的，該方法能有效地抑制陰影并完整地分割出運(yùn)動(dòng)車(chē)輛目標(biāo)。

具體實(shí)施方式

以下具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述，但不作為對(duì)本發(fā)明的限定。

一種運(yùn)動(dòng)車(chē)輛陰影的檢測(cè)方法，包括以下步驟：

S1：采用幀間差分法獲得運(yùn)動(dòng)車(chē)輛輪廓和運(yùn)動(dòng)陰影輪廓；

S2：應(yīng)用霍特林變換消除RGB顏色分量的相關(guān)性；

S3：構(gòu)造陰影測(cè)度通過(guò)閾值進(jìn)行陰影檢測(cè)。

步驟S1的具體步驟如下：

1）根據(jù)Kubelka-Munk公式，在白色光照射下粗糙表面上任意一點(diǎn)表象能用下式模擬：

，

其中，是k時(shí)刻坐標(biāo)（x,y）處像素點(diǎn)的圖像亮度，是k時(shí)刻目標(biāo)表面的反射系數(shù)，是k時(shí)刻光源輻射度；

2）光源輻射度近似為：

，

其中和分別是周?chē)h(huán)境和光源的光線(xiàn)強(qiáng)度，是光源方向與目標(biāo)表面法線(xiàn)方向之間的夾角；

3）加入如下約束：

①?gòu)?qiáng)光源；②背景和相機(jī)是靜止的；③背景是平坦的；

4）通過(guò)考慮當(dāng)前幀和參考幀之間的差來(lái)計(jì)算輻射度，由固定背景的假設(shè)可知反射系數(shù)不隨時(shí)間而改變，和的差能表示為：

；

可得到，

；

通過(guò)閾值化幀差圖像就能檢測(cè)陰影點(diǎn)。

步驟S3的具體步驟如下：