图像分割及阴影抑制算法的研究

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1、国内图书分类号：TP301.6国际图书分类号:621.3工学硕士学位论文图像分割及阴影抑制算法的研究硕士研究生：杨琳导师：关宇东副教授申请学位：工学硕士学科、专业：信息与通信工程所在单位：电子与信息技术研究院答辩日期：2007年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP301.6U.D.C.:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONTHEIMAGESEGMENTATIONANDSHADOWREMOVINGALGORITHMCandidate：YangL

2、inSupervisor：AssociateProf.GuanYuDongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：InformationandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationTechnologyDateofdefenceJuly,2007Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文

3、摘要在智能视频监控领域、影视技术、多媒体应用技术中，常常需要检测出人体或其它物体，并将其与背景分离，即解决实时背景下目标的分割问题。视频图像的目标分割结果，将对目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。图像分割多年里一直受到研究人员的重视，也提出了数以千计的算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决，这方面的研究仍然面临很多挑战。现今比较流行的目标分割的方法，有不少是忽略阴影检测的，目标总是与阴影一起被检测出来。阴影会引起目标的合并、目标形状的失真等一些严重问题，引起分割和跟踪错误。目前的阴影抑制成果还不能

4、完全满足实际的需要。由于阴影直接影响目标的检测，成为影响后续处理效果的关键因素，有必要进一步研究。本文，首先探讨了图像处理的理论基础。并对一些传统的边缘检测算子进行了理论分析，用仿真实验测试其边缘检测的效果。实验结果表明在边缘灰度值过渡比较尖锐且图像中噪声较小时，梯度算子工作效果好。其次，介绍了几种常用的彩色空间以及彩色空间的转换算法，并分析讨论了各彩色空间的适用范围和优缺点。系统地阐述了图像分割的各种方法，分析总结了几种常用分割方法的优缺点。本文中，针对影视技术的拍摄条件及应用要求，选用RGB彩色空间实现彩色图像的分割。在RGB彩色空间中，采用背景差

5、分法对图像初步分割后，再利用区域生长法去除目标外部的噪声。图像分割结果是分割出带影子的目标图像。然后，分析总结了阴影检测的基本假设和一般框架。讨论了国内外目前主流的阴影检测与抑制算法，指出了这些方法用于去除目标阴影时存在的问题。最后，基于阴影检测的基本假设和一般框架，针对不同图像的阴影和目标体的特点，设计了四种去除阴影的算法。基于边缘信息的阴影抑制算法适用于目标体边缘信息丰富，阴影边缘信息相对简单的阴影去除；基于RGB彩色空间的阴影抑制算法和基于HSV颜色空间的阴影抑制算法适用于去除与目标颜色有较大差别的阴影；基于HSV颜色信息和一阶梯度信息的阴影抑制

6、算法是对基于HSV颜色信息的阴影抑制算法的改进，适用于去除与目标颜色相近的阴影。实验结果表明，四种算法对比，基于HSV颜色信息和--I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文一阶梯度信息的阴影抑制算法效果相对理想。关键词图像分割；彩色空间；区域生长；阴影去除--II哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractInthefieldofintelligentvideomonitoring,screenandvideotechniquemultimediaapplicationtechnique,thebodyorothersmustbedetectedandsep

7、aratedfromthebackground.Thatistheproblemofsegmentingobjectsfromreal-timebackground.Thesegmentationresultofvedioimageiswithimportantinfluencetothepost-treatmentofobjectsorting,trackingandbehaviorunderstanding.Imagesegmentationhasbeenattachedimportancetobyresearchersandthousandsof

8、algorithmhavebeenbroughtforward.Althoughtheseal