基于顏色空間的陰影檢測算法研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，運(yùn)動(dòng)物體的檢測和跟蹤是重要的研究方向，對運(yùn)動(dòng)物體的準(zhǔn)確分割至關(guān)重要。在使用背景差分法進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，物體的陰影會(huì)被當(dāng)作前景像素而被分割出來，陰影區(qū)域一般與實(shí)際物體密切相關(guān)，錯(cuò)誤的分割為前景會(huì)大大降低對運(yùn)動(dòng)物體的檢測精度和跟蹤性能。因此需要設(shè)計(jì)算法，檢測陰影區(qū)域?？偹苤曨l內(nèi)容的檢測本質(zhì)上是圖像內(nèi)容的檢測，本文對此進(jìn)行研究，主要工作如下：
　　針對圖像內(nèi)容分析中的物體檢測問題，提出一種新的基于YUV顏色空間的

2、陰影檢測方法。首先，在RGB顏色空間中使用背景差，得到僅包含目標(biāo)物體及其陰影的圖像。然后在YUV顏色空間中對此圖像的色度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，搜索出色度變化緩慢的區(qū)間，再針對每個(gè)色度區(qū)間確定對應(yīng)的亮度區(qū)間，獲得估計(jì)門限。最后，利用以上門限檢測并消除陰影。相比其他基于YUV顏色空間陰影檢測方法，本文方法使用自適應(yīng)的門限，提高了檢測精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對不同光照情況下的物體陰影都有很好的檢測效果。
　　針對基于顏色空間陰影檢測算法中陰影

3、過度分割的現(xiàn)象，即部分屬于待檢目標(biāo)的像素被檢測為陰影像素，使目標(biāo)物體內(nèi)部出現(xiàn)部分像素丟失的空洞情況。本文結(jié)合物體-陰影模型，基于目標(biāo)物體的陰影像素一般會(huì)分布在一塊連通區(qū)域中，并且該連通區(qū)域位于目標(biāo)物體區(qū)域的外側(cè)這一假設(shè)，提出一種從候選區(qū)域的邊緣逐步尋找陰影像素的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能有效消除陰影檢測后目標(biāo)物體內(nèi)部出現(xiàn)空洞的現(xiàn)象，相比其他消除空洞的算法，該方法在保證消除空洞效果的同時(shí)，也不會(huì)引入過高的算法復(fù)雜度。
　　針對監(jiān)控