車輛陰影檢測及濾除方法的研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)在城市交通的現(xiàn)代規(guī)劃和管理中發(fā)揮著越來越大的作用。在視頻檢測中大量存在的汽車陰影往往會影響智能交通系統(tǒng)的正常工作。由于陰影與汽車一同運動甚至將不同的汽車對象粘連為一體，從而導(dǎo)致系統(tǒng)工作失誤，具體影響到圖像分割、目標(biāo)定位與跟蹤等幾個重要方面。為此先期的對車輛進行快速有效的檢測和濾除是十分必要和重要的。 本文使用Phong光照模型分析了交通道路圖像中陰影形成的機理，分析了陰影區(qū)域的圖像特征，得出陰影使被覆蓋面亮

2、度降低，但并不改變被覆蓋面的紋理特征，同時陰影區(qū)域在被覆蓋前后會保持光學(xué)不變性等重要結(jié)論。 本文從陰影區(qū)域的圖像特征入手，在對實景圖與背景圖實施“商-比例”處理的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地提出了基于小波系數(shù)分布特征及陰影光學(xué)特征的車輛陰影檢測兩步法。步驟如下： 1.對由“商-比例法”得到的前景圖進行小波變換，分別對高頻帶小波系數(shù)和低頻帶小波系數(shù)進行分析，提取出符合陰影特征的小波系數(shù)進行標(biāo)記，然后進行重構(gòu)運算，得到準(zhǔn)陰影區(qū)域圖。

3、 2.分析與準(zhǔn)陰影區(qū)域圖相對應(yīng)的當(dāng)前圖與背景圖，構(gòu)造基于光學(xué)不變性的識別判據(jù)，成功識別出準(zhǔn)陰影區(qū)中的虛假陰影區(qū)，檢測出真實陰影區(qū)。 在陰影檢測的基礎(chǔ)上，研究了車輛陰影影響電子警察系統(tǒng)的工作機理。在驗證了“基于背景的陰影區(qū)域去除算法”的基礎(chǔ)上，提出三種消除陰影的方案，并對其所適用的不同條件進行了分析。這三種方案是： 1.基于鄰域替換的陰影區(qū)域去除算法； 2.基于鄰域差值的陰影區(qū)域去除算法； 3.基于Re