運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的光照處理.pdf

1、近年來(lái)，隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)和數(shù)字電路技術(shù)的蓬勃興起，智能視頻監(jiān)控開(kāi)始廣泛應(yīng)用于生活的各個(gè)方面。相比傳統(tǒng)監(jiān)控，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)有著省時(shí)、省力等特點(diǎn)。雖然目前對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究和應(yīng)用取得一定成效，但依然存在一些問(wèn)題，比如光照會(huì)對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的初始階段的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取帶來(lái)陰影，陰影就會(huì)影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的正確率。背景建模和目標(biāo)檢測(cè)算法是該研究課題的理論基礎(chǔ)，如何建立比較好的背景模型和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法是解決該問(wèn)題的關(guān)鍵。目前比較好的方法

2、有混合高斯模型、ViBe模型等。因?yàn)橄鄬?duì)于混合高斯模型，ViBe模型有著實(shí)時(shí)高效性、占用內(nèi)存少等特點(diǎn)，所以，本文選取了ViBe模型作為實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)理論模型。本文依托 ViBe模型，在處理光照問(wèn)題中的鬼影和陰影問(wèn)題時(shí)做了如下工作：
　?。?）對(duì)背景建模前的預(yù)處理和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取后的形態(tài)學(xué)處理、圖像邏輯運(yùn)算進(jìn)行了研究。其中，在預(yù)處理中，對(duì)各種濾波處理進(jìn)行相關(guān)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)；在形態(tài)學(xué)處理中，結(jié)合相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的圖像分別對(duì)腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算

3、進(jìn)行了研究；在圖像邏輯運(yùn)算中，對(duì)“與”、“或”、“非”運(yùn)算進(jìn)行了研究。
　?。?）針對(duì) ViBe模型檢測(cè)出來(lái)的前景存在鬼影現(xiàn)象，引入了二值化和邊緣提取理論。通過(guò)對(duì)前景目標(biāo)所對(duì)應(yīng)的當(dāng)前幀進(jìn)行大津法的二值化處理，對(duì)二值化處理后的圖像和前景目標(biāo)圖像進(jìn)行邏輯與運(yùn)算，能有效地消除一部分鬼影。針對(duì)殘留后的鬼影圖，對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行Sobel邊緣檢測(cè)，然后對(duì)邊緣檢測(cè)圖像進(jìn)行膨脹處理，膨脹處理后的圖像與鬼影殘留圖進(jìn)行邏輯與運(yùn)算，可最終消除鬼影。

4、　?。?）針對(duì)ViBe模型檢測(cè)出來(lái)的前景存在陰影現(xiàn)象，引入HSV顏色空間和平均法。基于HSV顏色空間去除陰影方法需要前景目標(biāo)圖像所對(duì)應(yīng)的當(dāng)前幀的RGB圖像和背景的RGB圖像，而ViBe模型中又不存在背景，于是采用平均法提取背景圖像。對(duì)當(dāng)前幀的RGB圖像和背景的RGB圖像進(jìn)行HSV圖像轉(zhuǎn)化，通過(guò)轉(zhuǎn)化后的相應(yīng)H、S、V分量閾值判斷，從而消除陰影。
　　（4）針對(duì) ViBe模型檢測(cè)出來(lái)的前景同時(shí)存在鬼影和陰影現(xiàn)象，提出了一種改進(jìn)的ViB