专利名称：一种消除阴影的方法
技术领域：
本发明涉及智能监控系统领域，尤其涉及一种消除阴影的方法。
背景技术：
在智能监控领域，由于阴影的影响，会导致目标前景区域提取的不准确，甚至产生严重错误，进而影响后续的目标跟踪、目标属性判别以及目标行为分析过程，大大降低诸如目标分类，遗弃物检测，越界分析等系统的性能。而且由于在很多场合下阴影都是广泛存在的，因而阴影是目标检测问题中一个无法绕开的难题，并严重降低了智能监控系统的性能， 成为限制当前智能监控发展的一个因素。因此，阴影检测以及抑制成为了当前学术界和工业界的一个热点问题。当前已经发展的阴影检测以及消除方法主要基于两种思路一种是基于阴影模型的方法，这种方法需要估计物体的形状，以及光照的方向模型，算法复杂，需要的先验信息过多，且效果不明显；另外一种是基于阴影区域像素颜色特性的方法，其检测主要在HSI颜色空间，主要基于如下的假设背景区域在受到遮挡，形成阴影的过程中，阴影区域像素灰度较未遮挡时灰度降低，降低程度视光照强度以及阴影像素是出于本影还是半影区域而有所不同，但是在形成阴影前后背景点的色调以及色饱和度变化都较小。这种假设在室外监控场景中常常无法成立的，因为当背景的色饱和度较低的时候，背景在阴影遮挡前后的色调变化非常明显，而且饱和度的变化也并非像一些文献指出的那样不明显，因而难以通过这种方法来进行普适的阴影检测。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种消除阴影的方法，以解决上述背景技术中的缺点。一种消除阴影的方法，包括以下步骤(1)建立背景模型，将各个像素的概率密度建模为混合高斯模型，利用多帧图像进行背景估计；(2)利用减背景法计算当前帧图像与背景的差异，并采用3 δ法则进行前景分害!]，在这一步要完成目标前景区域的分割，将每个像素按照以下公式进行是否为前
权利要求
1. 一种消除阴影的方法，其特征在于，包括以下步骤(1)建立背景模型，将各个像素的概率密度建模为混合高斯模型，利用多帧图像进行背景估计；(2)利用减背景法计算当前帧图像与背景的差异，并采用3δ法则进行前景分割，在这一步要完成目标前景区域的分割，将每个像素按照以下公式进行是否为前景点的判定
全文摘要
一种消除阴影的方法，包括以下步骤(1)建立背景模型；(2)利用减背景法计算当前帧图像与背景的差异，并采用3δ法则进行前景分割；(3)进行背景更新，即更新所匹配模型的均值、方差以及各个模型的权重因子；(4)对第(2)步得到的前景图像进行形态学处理，提取前景中面积较大的团块；(5)对前景二值团块进行标记；(6)逐个判断前景团块是否含有明显阴影；(7)利用HLC颜色空间的颜色一致性进行像素聚类；(8)判断并剔除阴影区域的聚类块。本发明提高了智能监控系统的性能，目标前景区域提取的更准确。
文档编号G06T5/20GK102332157SQ20111016098
公开日2012年1月25日 申请日期2011年6月15日 优先权日2011年6月15日
发明者夏东 申请人:夏东