車輛陰影檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、電子技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems，簡(jiǎn)稱ITS)在城市交通的規(guī)劃和管理中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，漸漸受到人們廣泛的關(guān)注?；谝曨l序列圖像運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)的定位、識(shí)別、跟蹤又是智能交通系統(tǒng)研究的關(guān)鍵所在。對(duì)視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)中視頻圖像處理的第一步，如果不能從視頻序列圖像中準(zhǔn)確的獲取運(yùn)動(dòng)物體，會(huì)給后續(xù)的定位、識(shí)別和跟蹤等一系列操作造

2、成困難。然而無(wú)處不在的車輛陰影是運(yùn)動(dòng)檢測(cè)中的最大阻礙。
　　現(xiàn)今檢測(cè)前景目標(biāo)大多采用背景差分法以及適當(dāng)?shù)娜ピ胩幚砜梢缘玫竭\(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果，由于陰影與物體具有運(yùn)動(dòng)一致性，這使得背景差分法和去噪處理均不能將運(yùn)動(dòng)物體和陰影分離開(kāi)來(lái)。這樣就造成運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的結(jié)果包含兩部分:一是運(yùn)動(dòng)物體，二是陰影。所以在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)中陰影區(qū)域常常被誤檢測(cè)為前景，造成車體外觀及形狀的扭曲，車體之間粘連，不利于分割和識(shí)別。因此，陰影檢測(cè)已成為智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)重要研究課

3、題，具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文通過(guò)分析和比較現(xiàn)今一些常用的運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法，提出了基于多源信息共同作用的一種檢測(cè)方法，能夠準(zhǔn)確的將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和陰影分離開(kāi)來(lái)。先是利用邊緣顏色信息進(jìn)行檢測(cè)，之后又分別在HSV顏色空間和歸一化rgb顏色空間進(jìn)行了陰影檢測(cè)。通過(guò)對(duì)比和分析各個(gè)算法的特點(diǎn)及檢測(cè)結(jié)果，提出本文確定運(yùn)動(dòng)物體和陰影的方法。
　　本文提出的陰影檢測(cè)算法具有較高的準(zhǔn)確率。因?yàn)閱为?dú)應(yīng)用邊緣顏色信息檢測(cè)來(lái)檢測(cè)陰影，會(huì)造成識(shí)別的