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1、第39卷第10期西安交通大学学报Vol.39№102005年10月JOURNALOFXI′ANJIAOTONGUNIVERSITYOct.2005交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测112肖梅,韩崇昭,张雷(1.西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安;2.长安大学太白山教学实习基地,710064,西安)摘要:针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题,提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法.在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域,使用逻辑“与
2、”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域.与其他算法相比,新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影,提高了阴影区域的检测精度,更准确地实现了运动目标的提取.仿真实验表明,对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影,算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域,前景提取效果好.关键词:运动阴影检测;多源信息融合;交通监控系统中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:0253ꄮ987X(2005)10ꄮ1077ꄮ04MovingShadowDetectionBasedonMulti-InformationFusionin
3、TrafficMonitoringSystem112XiaoMei,HanChongzhao,ZhangLei(1.SchoolofElectronicsandInformationEngineering,Xi′anJiaotongUniversity,Xi′an710049,China;2.TaibaiCampus,Chang′anUniversity,Xi′an710064,China)Abstract:Aimingattheproblemthatshadowscastbymovingobjectsintr
4、afficsurveillancesystemweredetectedincorrectlyasaforegroundtargetbyallmostofthecurrentmovingdetectionalgorithm,amethodofmovingshadowdetectionbasedonmulti-informationfusionwasproposed,whichcaneffectivelydetectthecastshadowofamovingvehicleintrafficimagesequenc
5、e.Luminanceinformation,chrominanceinfor-mationandedgegeometryinformationwereusedrespectivelytodetectthecandidateshadowregions.Fi-nally,anlogicANDoperationwasperformedontheabovecandidateshadowregionsinordertofindthefi-nalshadowregions.Comparedtootherways,thep
6、roposedalgorithmhasbetterresultsincludingthefore-groundsegmentationfromthemovingshadowanddetectionprecision,sotheforegroundcanbeextractedsuccessfully.Thealgorithmhasbeentestedunderdifferentconditions.Thesimulationresultsshowthatfortheshadowscausedbyforegroun
7、dwithdifferentcolorandsize,thismethodcandiscriminatethetargetandshadowregioneffectivelyandrobustly.Keywords:movingshadowdetection;multi-informationfusion;trafficmonitoringsystem从视频中提取感兴趣的运动目标是交通监控的合中的简单对象的阴影识别与分类;第2类是基于[2][3]重要内容,目前的运动提取算法常将运动前景引起阴影属性的方法,通过分
8、析边缘、纹理信息、不[4,5][6]的阴影错误检测为前景目标,不利于后续的识别和同颜色空间和阴影特征点等来检测阴影,但这跟踪处理.阴影检测算法主要分为2类:第1类是基类方法无法分辨暗色前景引起的阴影.本文针对交[1]于模型的方法,由于模型的建立需要场景、对象和通监控系统中的运动阴影,提出了一种在色度、饱和光照等方面的先验知识,故这类算法只适合特殊场度、亮度(HSV)颜色空间进行的基于多
