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1、一种基于统计特征建模的阴影消除算法徐成1,杨志邦1,周旭2,田峥11(湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082);2(嘉兴学院数学与信息工程学院，浙江嘉兴314001)摘要:视频图像中的运动目标检测已经成为计算机视觉领域的一个热点研究课题。运动目标中的阴影是严重影响目标检测效果的关键因素之一,为了得到更加精准的检测结果,对阴影进行检测和消除是非常关键且迫切的。本文主要工作如下:首先,建立一种新的用于阴影消除的统计高斯模型。该模型基于HSV颜色空间,采用直方图统计方法,将阴影的特征属性引入到传统混合高斯
2、模型中,通过训练阴影样本而获得模型中的相关参数;其次,基于改进的模型,提出一种新的前景阴影消除算法,通过将前景像素与阴影模型进行匹配来实现阴影的判定和消除。与同类算法的对比分析表明:本文算法对于不同场景下的阴影消除是实时并准确的,在阴影检测率和阴影区分度上均有显著提升。关键词:HSV颜色空间;阴影特征;高斯模型;阴影消除中图法分类号：TP391AshadoweliminationalgorithmbasedonstatisticalfeaturemodelXUCheng1,YANGZhi-Bang1,ZHO
3、UXu2,TianZheng11(SchoolofComputerandCommunication,HunanUniversity,Changsha410082,China);2(CollegeofMathematicsandInformationEngineering,JiaxingUniversity,Jiaxing314001,China)Abstract:Theexistenceoftheshadowseriouslyimpactstheresultoftheforegroundobjectdete
4、ction.Howtodetectandeliminatetheshadowisthekeyproblemforthemovingtargetdetection.Aimingtotheshadowproblemduringthedetectionoftheobject,weusethehistogramtostatisticandanalysisthecolorfeatureoftheshadowundertheHSVcolorspace,gottheshadowfeatureoftheH,S,Vchann
5、el.Andthen,weestablishtheGaussianshadowmodeloneachchannelaccordingtothestatisticinformation,toobtainthemodelparametersthroughtrainingtheshadowsample.Finally,weproposeanovelalgorithmtoeliminatetheshadowbasedonthemodelwebuilt,throughcomputinghowthepixelmatch
6、edtothemodeltodetermineandeliminatetheshadow.Comparingwiththesimilaralgorithms,theresultsshowthattheproposedalgorithmcaneliminatetheshadowcorrectlyinreal-timeunderdifferentscenarios,anditperformsbetteronthemetricsofshadowdetectionrateandtheshadowdiscrimina
7、tionratecomparedtotheexistingalgorithms.Keywords:HSVcolorspace;shadowfeature;Gaussianmodel;ShadowEliminate资助项目:国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2007AA01Z104)1引言视频中的运动物体包含大量有意义的视觉信息,将运动目标从实时变化的背景中快速准确的分离出来是对图像进行进一步分析处理的关键。运动目标检测在智能视频监控、事故检测、自动导航等系统中都有广泛的应用前景,已经成为视觉领域研究
8、的重点[1-11]。在运动目标检测过程中,阴影通常作为前景被检测出来,对阴影进行检测和消除是运动目标精准检测中不可避免的关键问题之一[12-20]。阴影的以下两个特点决定了阴影消除问题的复杂性。首先,阴影与运动物体一样都显著区别于背景。其次,阴影和投射它们的运动物体具有相同的运动规律,很难对其进行区分。如果阴影和运动物体融合在一起,会使目标的几何形状发生变形,导致形状检测算法失效;如果阴影独立于运动物体存在,则容
