图像阴影消除算法研究与实现

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1、摘要本科毕业设计论文题目图像阴影消除算法研究与实现摘要摘要由于阴影的存在，严重影响了运动目标的检测效果，对学者的研究造成了许多影响，所以对阴影进行检测并且消除已经成为运动目标检测中的关键问题之一。传统阴影消除方法对阴影消除有一些局限性，针对目标检测中的阴影问题，本文提出了一种新方法.在本文中，提出了在HSV颜色空间下，对多个视频的阴影区域进行直方图统计分析，分别获得阴影在H、S、V通道下的各自的颜色特征，再根据以上得出的特征在相应的三个通道上使用阴影样本训练模型参数建立高斯阴影模型，在此基础上给出一种新的阴影消除算法。在前景检测的部分中，通过高斯混合模型得出前景图像，通过计算前景像素点

2、与阴影模型的匹配程度对阴影进行判定和消除。通过实验过程，与同类算法的对比分析表明：本算法对不同场景下的阴影消除是准确且实时的，与以往的阴影检测算法在阴影检测率和阴影区分率上均有提升。关键词:HSV颜色空间阴影特征高斯模型阴影消除摘要ABSTRACTAbstractTheexistenceoftheshadowseriouslyimpactstheresultofforegroundobjectdetection,ithasabadinfluenceonourresearch,sodetectingandeliminatingtheshadowisthekeyproblemforthem

3、ovingtargetdetection.Therearesomelimitationsinthetraditionalshadoweliminationmethods,aimingtotheshadowproblemduringthedetectionoftheobject,wethinkofanewhistogramtostatisticandanalysisthecolorfeatureoftheshadowundertheHSVcolorspace.Inthispaper,undertheHSVcolorspace,gottheshadowfeatureoftheH,S,Vch

4、annelbyhistogramanalysisingtheshadowareaofaseriesofvideo.Andthen,weestablishtheGaussianshadowmodeloneachchannelaccordingtothestatisticinformation,toobtainthemodelparametersthroughtrainingtheshadowsample.Finally,weproposeanovelalgorithmtoeliminatetheshadowbasedonthemodelwebuilt.Inthepartofthefore

5、grounddetection,wecangettheforegroundimagebyusingtheGaussianmixturemodel,throughcomputinghowthepixelmatchedtothemodeltodetermineandeliminatetheshadow.Asaresultoftheexperiment,comparingwiththesimilaralgorithms,theresultsshowthattheproposedalgorithmcaneliminatetheshadowcorrectlyinreal-timeunderdif

6、ferentscenarios,anditperformsbetteronthemetricsofshadowdetectionrateandtheshadowdiscriminationratecomparedtotheexistingalgorithms.Keywords:HSVcolorspaceshadowfeatureGaussianmodelShadowEliminateABSTRACTABSTRACT目录i目录第一章绪论11.1研究背景11.1.1阴影的存在及形成原因11.1.2阴影的检测与消除21.1.3阴影消除与图像处理的研究目的和意义21.2阴影消除方法发展与现状4

7、1.2.1阴影消除发展历史41.2.2阴影消除发展现状51.3本文的主要研究内容及安排51.3.1研究内容51.3.2内容安排6第二章基于统计特征的阴影建模72.1阴影特征分析72.1.1RGB颜色空间72.1.2HSV颜色空间82.1.3RGB、HSV颜色空间的转换92.1.4阴影统计数据提取112.2阴影建模32.2.1高斯分布与高斯模型32.2.2K-maens聚类算法32.2.3高斯阴影建模32.3本章小结18第三章基于统计模型的前景阴