視頻圖像中陰影的處理方法及裝置製造方法
2023-09-22 16:26:35
視頻圖像中陰影的處理方法及裝置製造方法
【專利摘要】本發明公開了一種視頻圖像中陰影的處理方法及其裝置，其中，所述方法包括步驟：S01.採集具有運動目標的視頻圖像；S02.構建背景模型並對視頻圖像進行處理；S03.提取前景二值圖的前景輪廓並對前景輪廓進行區域劃分以獲取若干前景目標塊；S04.根據圖像匹配算法將前景目標塊劃分為前景區以及陰影區；S05.計算陰影區各像素點的光學增益值並過濾得到候選陰影區；S06.根據候選陰影區的所有像素點的光學增益值與幾何特徵構建區域陰影模型並重新判斷前景目標塊的前景區與陰影區；S07.去除前景目標塊中的陰影區。本發明能夠高效地去除視頻中前景目標投擲的陰影，提高圖像檢測的準確率，有利於提高圖像的處理效果。
【專利說明】視頻圖像中陰影的處理方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理【技術領域】，尤其涉及視頻圖像中陰影的處理方法及裝置。
【背景技術】
[0002]視頻監控中對移動前景的正確檢測和跟蹤是後續行為分析的關鍵。但是在實際應用中面臨許多挑戰，其中前景目標投擲的陰影就是導致錯誤檢測和跟蹤的問題之一。由前景投擲的陰影會隨著前景目標的移動，從而很容易在檢測中被錯誤判斷為一個新的前景目標，進而導致錯誤的目標跟蹤。除此以外陰影還對導致前景目標檢測框的畸變、相鄰前景目標的錯誤融合等問題。
[0003]視頻中的陰影可以分為兩類:靜態陰影和動態陰影；靜態陰影是由背景中靜態物體阻塞光照形成(例如，背景中的樹，停泊的車輛等)。靜態陰影會被融入到背景中，對檢測不會造成很大的影響。動態陰影是由場景中移動的前景物體阻塞光照形成(例如，行人或者移動的車輛等)；動態陰影會造成前景檢測框的錯誤合併、前景物體形狀的畸變、或者阻擋其它的前景目標。動態陰影又分為本影(黑色陰影)和半影(較為柔和的陰影)。半影具有較低的亮度但是與相應的背景區域具有相近的色度值。本影與對應的背景區域會有較大的色度差，並且亮度也會與前景目標相近。可以看出，對於半影我們可以根據其具有的性
質:色度失真小於S (δ~O)，亮度失真在一定範圍內Ti+< W+< T2 (T1, T2是設定的閾值)
來檢測並清除陰影， 但對於本影卻不會有好的效果。如果本影的色度與對應的背景色度具有較大的差別時，稱該本影為彩色陰影。
[0004]當前主流的陰影處理方法，基於所選用的特徵不同可以分為四類:
[0005](I)基於顏色特徵的方法；基於這樣的假設:陰影區域相對於背景區域來說，其亮度下降，但是色度值保持不變。例如，一個塊藍色區域被陰影覆蓋後變成暗藍色，其亮度下降，但是色度不變。基於此的方法通常都會選擇一種可以將色度值和亮度值較好分割的顏色空間模型，常見的有c.-T.Chen提出的基於YUK的陰影檢測，Ε.Salvador提出的clc2c3模型陰影檢測，還有基於RGB，HSV模型的方法。
[0006]以R.Cucchiara的基於HSV檢測方法為例，HSV相對於RGB顏色空間，HSV更接近於人類認知心理的顏色空間。HSV顏色空間由色度(Hue)、飽和度(Saturation)、亮度(intensity)分量組成。HSV空間更接近人的視覺反映,可以更精確的分割出區域的亮度和色度信息，方便對陰影的檢測。對於當前幀k中被檢測為前景的像素Ik(x，y)，其色度分量
為IfdF),飽和度分量為亮度分量為ifry)，定義陰影掩膜為SPk
[0007]
【權利要求】
1.一種視頻圖像中陰影的處理方法，其特徵在於，包括如下步驟: 501、採集具有運動目標的視頻圖像； 502、構建背景模型並對視頻圖像進行處理，以去除背景圖像，留下前景二值圖； 503、提取前景二值圖的前景輪廓並對前景輪廓進行區域劃分以獲取若干前景目標塊； 504、根據圖像匹配算法將前景目標塊劃分為前景區以及陰影區； 505、計算陰影區各像素點的光學增益值並過濾得到候選陰影區，所述光學增益值為陰影區中像素點與對應背景像素點灰度值的比值； 506、根據候選陰影區的所有像素點的光學增益值與幾何特徵構建區域陰影模型並重新判斷前景目標塊的前景區與陰影區； 507、去除前景目標塊中的陰影區。
2.根據權利要求1所述的視頻圖像中陰影的處理方法，其特徵在於，所述步驟S02中的背景模型基於VIBE算法而構建。
3.根據權利要求1所述的視頻圖像中陰影的處理方法，其特徵在於，所述步驟S04中的圖像匹配算法為NCC圖像匹配算法。
4.根據權利要求1所述的視頻圖像中陰影的處理方法，其特徵在於，所述步驟S06中的陰影模型為高斯模型，所述高斯模型的公式如下:
5.根據權利要求4所述的視頻圖像中陰影的處理方法，其特徵在於，所述高斯模型還包括候選區像素點的位置信息，具體公式如下:
6.一種視頻圖像中陰影的處理裝置，其特徵在於，包括順次電連接的圖像採集模塊、背景圖像處理模塊、目標塊生成模塊、目標塊區分模塊、陰影區選擇模塊、陰影模型重構模塊以及陰影區去除模塊； 所述圖像採集模塊，用於採集具有運動目標的視頻圖像； 所述背景圖像處理模塊，用於構建背景模型並對視頻圖像進行處理，以去除背景圖像，留下前景二值圖； 所述目標快生成模塊，用於提取前景二值圖的前景輪廓並對前景輪廓進行區域劃分以獲取若干前景目標塊； 所述目標快區分模塊，用於根據圖像匹配算法將前景目標塊劃分為前景區以及陰影區； 所述陰影區選擇模塊，用於計算陰影區各像素點的光學增益值並過濾得到候選陰影區，所述光學增益值為陰影區中像素點與對應背景像素點灰度值的比值； 所述陰影模型重構模塊，用於根據候選陰影區的所有像素點的光學增益值與幾何特徵構建區域陰影模型並重新判斷前景目標塊的前景區與陰影區； 所述陰影區去除模塊，用於去除前景目標塊中的陰影區。
【文檔編號】G06T5/00GK103971347SQ201410245612
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年6月4日 優先權日:2014年6月4日
【發明者】陳雁, 徐亮, 孫凱, 顧文錦 申請人:深圳市賽為智能股份有限公司