阴影检测与消除方法

摘要

本发明涉及一种视频监控中阴影检测与消除的方法。该方法包括建立背景模型；对当前帧进行前景/背景分割，获得目标区域；将目标区域由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；利用色调H、饱和度S和亮度V三分量作为阴影检测算子，初步消除部分阴影；以当前/背景的灰度比作为特征，并将目标区域划分为多个特征子块；将灰度比分布概率用高斯模型描述，确定目标子块；消除孤立的目标子块，填充不连续的目标子块，完成目标检测与阴影消除。本发明方法很好的解决了阈值不能随环境自适应调整的问题，减小了阴影误检率，阴影检测完整性和准确性都较好，运动目标的空洞及断裂明显减少，提高了阴影检测率。

主权项

一种阴影检测与消除方法，其包括以下步骤：(a)建立背景模型；(b)根据当前帧像素是否满足背景模型，对当前帧进行前景/背景分割，由此获得带有阴影的目标；(c)将该带有阴影的目标区域由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；(d)将HSV颜色空间的色调H、饱和度S和亮度V三分量作为阴影检测算子，初步消除部分阴影；(e)把消除部分阴影后的目标区域转化为灰度表示，并以其与背景模型对应像素的灰度比作为特征，并将该目标区域划分为多个特征子块；(f)将各特征子块作为一个随机变量序列，并将灰度比分布概率用高斯模型描述，从而得到每个像素块的高斯分布的均值和方差，计算每个灰度比特征子块的均值和方差；如果高斯模型的方差大于设定阈值，则该子块为目标子块，反之为阴影子块；(g)消除孤立的目标子块，填充不连续的目标子块，完成目标检测与阴影消除。