行人视频检测中阴影检测与去除方法设计
视频监控系统中的行人及其面部侦测研究
标 的精 确 定位 。 利 用 连 续 均 值 量 化 变换 （ｕｃｓｉ ａ ｕ ｎｉ ｔ ｎＴａ ｓ ｒ Ｓ Ｔ 算 法 实现 运 动 区域 灰 度 图 再 Ｓ ｃｅｓ ｅＭｅｎＱ ａｔ ａｏ ｒｎｆ ｍ。 ＭＱ ） ｖ ｚｉ ｏ
像的增强处理 ， 然后 利 用 Ｓ ｏ Ｓ ａ ｅＮ ｔｏｋｏ ｎ ｏ ｓ分 类 算 法 实 现行 人 及 其 人 脸 部 位 的侦 测 。实验 结 果表 明 ， Ｎ Ｗ（ｐ ￣ ｅ ｒ ｆ ｗ Ｗｉｎｗ ）
－
练士 龙 ．等
视 频监 控 系统 中的 行人及 其 面部 侦 测研 究
图像 发 展 起 来 的 图 像 处 理 和分 析 方 法 ， 本 的 图 像 形 态 学 处 基 理 方 法 包 括 膨 胀 和 腐 蚀 两 种 ， 两 者 组 合 起 来 可 以 得 到 开 运 将
音频Ａ Ｃ ２ Ｉ３Ｂ 视 频转换 输
收 稿 日期 ：０ ２ ０ — ８ ２ １— ６ ２ 稿 件 编 号 ：０ ２ ６７ ２ １０ １ １
控 制 信 息 的传 输 ，监 控 平 台应 用 软 件 主 要 完 成 信 息 获 取 、 行
人 及 其 面 部 目标 侦 测 、 图形 界 面 设 计 、 系统 控 制 命 令 配 置 等 功能。 视 频 采 集 终 端 主 要 包 括 存 储 器 接 口 、音 频 采 集 转 换 、 视 频 采 集 转换 、， ｆ＇ 制 、 Ｉ Ｚ控 以太 网接 口 、 频 输 出转 换 、 源 管理 视 电 等 电 路 设计 ， 结 构 图 如 图 １ 其 所示 。 视 频 采 集 终 端 中 央 处 理 器 选 用 海 思 半 导 体 公 司 高 性 能
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ６ ４ ６ ３ （０ ２ １ —０ ２ ０ １ ７ — ２ ６ ２ １ ）９ ０ ７ — ５
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用，例如公共安全、交通管理、商场管理等等。
在视频监控系统中，行人检测与跟踪是一个重要的任务，它可以帮助我们实时监测行人的活动，并及时采取必要的措施。
本文将详细讨论视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪。
行人检测是指通过视频监控图像处理技术来自动识别出视频中的行人目标。
行人检测的目的是为了在监控系统中实时地准确识别出行人，从而辅助做出相关决策。
行人检测可以分为两个主要的步骤：目标检测和目标分类。
目标检测是指从视频图像中找到可能存在行人目标的区域。
常用的目标检测方法包括基于颜色、纹理、形状和运动等特征的方法。
其中，基于运动的方法常用于监控场景中，通过检测行人在视频图像中的运动轨迹来实现行人检测。
另外，还有基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）的行人检测方法，该方法能够自动学习行人的特征，并根据特征进行检测。
目标分类是指对目标检测出的区域进行判断，将行人与其他物体进行区分。
常用的目标分类方法包括基于形状、纹理、颜色和特征描述符等特征的方法。
其中，基于形状的方法通过提取行人目标的形状信息进行分类，基于纹理的方法通过提取行人目标的纹理信息进行分类，基于颜色的方法通过提取行人目标的颜色信息进行分类，特征描述符方法使用特征描述符进行判断。
行人跟踪是指在连续的视频帧中，通过与前一帧的行人检测结果相比较，进行行人的运动轨迹预测和位置更新，从而实现对行人目标的跟踪。
行人跟踪的主要挑战是由于摄像机的抖动、目标漂移等因素造成的目标位置的变化。
常用的行人跟踪方法包括基于卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等方法。
这些方法通过对目标的运动模型进行预测，并根据实际观测到的目标位置对预测结果进行修正，从而实现行人目标的跟踪。
行人检测与跟踪在视频监控系统中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们及时发现异常行为并采取相应措施，例如在公共场所检测出潜在的犯罪行为、在交通监管中识别违规行为等。
视频图像运动环境下阴影的消除方法
关键词
运动 ； 阴影 ； 消除 ； 算法
Ｇ ２ 文献标识码 Ａ 文章编号 ２ ０ ９ ６ － ０ ３ ６ ０（ ２ ０ １ ５）０ １ － ０ ０ ３ ５ － ０ ２
中图分类号
就 目前 我 国 的媒 体技 术 发展 状况 而 言 ， 视 频 已 经成 为 了重 要 的媒 体 形式 。尤 其 是在 监 控应 用 环境 之下 ， 视 频 的价 值 更 是 突 出。而 为 了实 现更 为 有效 的视 频监 控 ， 基 于 当 前 的计算 机 应用 以及技 术 特征 来实 现更 为 自动化 的工作 方 式和 效 率提 升 ， 对 于视 频序 列 中 的运动 目标 实现 有 效 识别和 检 测 ， 就 成为 计算机 视觉 识别 认证 中的一个 重要研 究课题 。
作者 简介：张大 禹，所在单位为 中国人 民解放 军９ ２ １ ２ ４ 部 队。
身形状 不确 定 ， 则模 型检 测法 无法 有效 发挥 作用 。 而基 于 属性 的 阴影检 测 方 法则 能够 相 对 有效 地 展 开对 于 运 动 目标 阴影 的 处理 。从 原理 上 看 ， 基 于 属 性 的检 测 方法 是 利 用 阴影 区域 的光谱 和 几 何特 性 来 实 现对 于 阴影 的检 测 ， 常 见 的用 以实 现 阴影 检 测 的属 性 包 括 颜 色 、亮 度 、纹 理 和 梯 度 等 几个 方 面 。 其 中基 于 颜 色 的检 测 技 术主 要 是假 设背 景 色度 不 受 投射 阴影 的影 响 ， 从 而对 背 景和 阴影部 分 进 行识 别 和 区分 ；而基 于 亮 度 的检 测 方法 则 是考 虑 到 阴影 较 周 围环境 应 当更 暗 一些 ，因此 常规 会 采 用 Ｈ Ｓ Ｖ颜 色 空 间和 Ｙ Ｕ Ｖ色 彩 空 间等方 法 展 开计 算和 识 别 。同时 基 于 通 常认 为 的投 影 不 改变 纹 理和 梯度 性质 ， 来 实 现纹 理和 梯 度 方面 的特 征分 析 ，同样 能够 展 开对 于 阴影 的有 效 识 ห้องสมุดไป่ตู้ 和 分 析 ， 但 是 在 实 际应 用 环 境 中 ， 基 于这 两种 思路 的 Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ函数 通常 会 因为 计 算量 大 ， 而在实 际监 测过 程 中 的表现 水平有 待提 升 。
车辆视频检测及阴影去除
型 的 方 法 依 赖 先 验 几 何 模 型 ， 目标 的 三 维 形 状 和 光 照 模 型 。 如
阴 影 的 形 状 和 位 置 都 可 以精 确 的计 算 出 ， 很 难 满 足 实 施 性 但
需 求 。基 于 特 征 的 方 法 是 利 用 阴 影 的 颜 色 、梯 度 和 纹 理 不变
２７ ２ １， ｏ．２ Ｎ ． 计 算 机 工 程 与 设 计 Ｃ ｍｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇａｄ ｓ ｎ ０２ ０１ Ｖ １ ， ｏ ３ ６ ｏ ｕｅ ｎｉ ｅｎ Ｄｅｉ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ
车辆视频检测及 阴影去除
杨 丹 ， 余 孟 泽
（ 四川 大学 图形 图像研 究所 ， 四川 成 都 ６０ ６ ） １０ ４
ｓ ｏ ｔ ａ ｉ ｔ ｏ ａ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｖ ｎ ｅ ｉｌ ｓａ ｄｒ ｍｏ ａ ｈ ｄ ｗ ｐ ｄ ｙ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔ ｌ ｒ ｍ ｅｖ ｄ ｏ ｈ ｗ ｔ ｈ ｓ ｈ ｔ ｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｓ ｇ ｎ ｅ ｍｏ ｉ ｇｖ ｈ ｃｅ ｅ ｖ ｌ ａ ｏ ｒ ｉ ｌ ｃ ｕ ａ ｅｙ ｆｏ ｔ ｉ ｅ ． ｔ ｎ ｓ ａ ｎ ｈ Ｋｅ ｒ ｓ ｖ ｈ ｃｅｄ ｔ ｃｉ ｎ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｄ ｌ ｆ ｍｅｄ ｆｅ ｅ ｃ ； ｉｔ ｌ ｇ ｎ ａ ｓ ｏ ａｉ ｎ ｓ ｓｅ ； ｓ ａ ｏ ｒ ｍｏ ａ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｉ ｌ ｅｅ ｔ ； ａ ｋ ｒ ｕ ｄｍｏ ｅ ； ｌ ｏ ａ ｉ ｒ ｎ ｅ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｒ ｎ ｐ ｒ ｔｏ ｙ ｔｍ ｉ ｔ ｔ ｈ ｄ ｗ ｅ ｖ ｌ
中图 法分 类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ０７ ２ （０１ ０ —０ ２０ １０—０ ４ ２ １） ６２７ —３
融合纹理特征和阴影属性的阴影检测方法
０ 引 言
在 智 能 交 通 系 统 （ ｔ ｌ ｅｔｒｎｐｒ ｔ ｎｓｓ ｍｓＩＳ 中 ， ｉ ｅ ｉ ｎ ｔ ｓｏｔ ｉ ｔ ，Ｔ ） ｎ ｌｇ ａ ａｏ ｙ ｅ 阴 影 的检 测 与 去 除 是 一 个 不 可 避 免 的 问题 。 常 采 用 的 背 景 通 减 除 法 或 帧 间 差 分 法 往 往 将 运 动 物 体 的 阴 影误 检 为 目标 的一 部 分 甚 至 一 个 独 立 的 目标 ，由 于 检 测 结 果 的 错 误 造 成 后 面 的
Ｔｔ ｅｎ ｗ ｐ ｒ ａ ｈｃ ｍｂ ｎ ｓｌ ｃ ｌ ｅ ｔ ｒ ｎ ｅｃ ｌｒｉｆ ｒ ｔ ｎ ｔ ｅｅ ｔ ｈ ｄ ｗ． Ｆ ｒｔ ， ｉ ｒ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅｔ ｒ Ｌ ｈ ｅ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｉ ｅ ａ ｘ ｕ ｅａ ｄ ｔ ｏ ｏ ｏ ｍａ ｉ ｄ ｔ ｃ ａ ｏ ｏ ｔ ｈ ｎ ｏ ｏ ｓ ｉ ｌ ｓ ｙ ｎｏ ｄ ｒ ｏｒ ｒ ｓ ｎ ｘ ｕ ｅ ｔ ， ＢＰ ｔ ｅ ｔ ｂ ｅ ｉ ｍｏ ｉ ｅ ， ａ ｄｔ ｅ ｅｉ ｒ ｖ ｄ ＬＢＰ ｉ ｕ ｅ ｂ ａ ｎ ｃ ｎ ｉ ａｅｓ ａ ｏ ｒ ｇ ｏ ． Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｔ ｅｍｅ ｎ ａ ｄｖ ｒａ ｃ ｆ ｈ ｒｇ ｔ ｅ ｓ ｓ ｄｆ ｄ ｉ ｎ ｎｔ ｈ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｓ ｓ ｄ ｔ ｏ ｔ ｉ ａ ｄ ｄ ｔ ｈ ｄ ｗ ｅ ｉｎ ｏ ｅ ｏ ｄ ｙ ｈ ａ ｎ ａ ｉ ｎ ｅ ｏ ｔ ｅｂ ｈ ｎ ｓ ｉ
（ 川 大学 计 算机 学 院， 四川 成 都 ６ ０ ６ ） 四 １０ ５
摘 要 ：为 了解 决 智 能 视 频 监 控 中 阴影 对 目标 检 测 、跟 踪 和 识 别 的影 响 ，提 出 了 一 种 融 合 纹 理 和 阴影 属 性 的 阴影 检 测 去 除
图像的阴影检测与去除算法分析
图像的阴影检测与去除算法分析摘要：针对图像阴影的问题，文章讨论了现有的几项检测技术，即“光照无关”“连续阈值图”与“区域生长”技术。
进一步分析了阴影去除算法，包括泊松方程、梯度域以及成对区域三种算法。
关键词：图像阴影；检测技术；去除算法引言：采集图像中，往往会受到各种各样因素的影响，导致图像质量下降。
而阴影就是一种常见的降质表现，主要是由成像条件造成的。
阴影会令图像承载的信息量不完整，或是被干扰，影响目标解译的精度。
而阴影既会限制视觉判断，又不利于图像分析和后期处理，所以检测与去除阴影是有必要的。
一、图像的阴影检测技术（一）光照无关阴影检测技术光照无关技术运行机理在于，从RGB颜色空间，转换成仅和图像采集设备感光函数与拍摄目标表面反射特征相关，但和物体接受的光线方向、色彩及亮度都没有联系的一种灰度图像。
借助灰度图像本身的光照无关的特性，检测目标物体的轮廓位置，最终结合从原图中获取的目标物及阴影边缘，以此测出阴影边缘。
此种阴影检测技术，即便拥有面对较为杂乱纹理信息的图像，也能保持较佳的鲁棒性[1]。
但对于比较复杂的阴影区域，精准测出阴影边界的难度较大，这主要和图像采集设备摄影函数及表面反射率有关。
由此可推断出，该项检测技术的适用范围有：普朗克成像光源；朗伯成像表面；采集设备光谱响应函数是窄带函数。
但现在现实中，很少会有图像可以同时符合以上三项条件，因此该方法存在较大的使用限制。
（二）连续阈值图阴影检测技术从肉眼观察层面来讲，HSI颜色模型属于相对接近的色彩描述，包含角度与饱和度、强度等。
如果根据角度与强度比值，绘制比率图，用于测出彩色遥感图像上的阴影区域，基本操作流程是：通过比率图，完成HSI建模。
根据此模型的色彩表现，阴影部分和非阴影处相较，强度偏低、角度较高。
倘若在该种方法的基础上，借助双边滤波器，对目标图像实施滤波处理，这样起到去噪的作用。
而后利用全局阈值，将像素划分成非阴影与候选阴影两个类型，初步生成阴影图。
基于视频车辆目标检测的阴影去除的研究
其 中， 表示在 ｋ Ｓ 时刻坐标位 于（，） ｘＹ处的亮度 ， （，） ｒ ｘｙ表
示该点 的反射系数 ， ｘ Ｙ是辐 射度 ， Ｅ（ ，） 即单位表 面接受 的光的 能量。假设光源是 远场 点源 ， 再假 定光源与表面 的距离是恒定 的 ， 源辐射光线是 平行的 ， 光 观测点 固定 ， 根据 Ｐ ｏ ｇ ｈ ｎ 模型 ， 可 计算 辐射度 。在上 面情况下 ， ｘ ｙ辐射度可近似为 ： Ｅ（ ，）
黄 建 清 ， 中益 ， 李 张利珍
（． １国防科技大学信息系统与管理学院， 湖南 长沙 ４ ７ ； ｌ０３ ０ ２ ． 华南理工大学计算机科学与工程学院 ， 东 广州 ５ ０ ４ ） 广 １６０
【 摘 要】本文基于对视频车辆检测系 统的研究和分析， 针对视频检测的关 键步骤——阴影去除展开深入讨论， 分析
的车辆 目标信 息 ， 为准确提 取 车辆 目标奠 定 了基础 。
【 关键词 】视频车辆检测； 影去除； Ｓ ； 阴 Ｈ Ｖ 边缘检测； 连通区域统计分析； 双层比 较法 【 中图分类号 】Ｔ ３１ １ 【 Ｐ ９、 ４ 文献标 识码 】 Ａ 【 文章编 号 】１０—６３ ０７ ５ ０７ —０ ０３２７（ ０） － ０７ ３ ２ ０
影 的存在会使得运动物体面积 比实 际的大 ， 导致 目标的形状 变
大， 造成两个或者多个 目标粘 连在一起 ， 目标的跟踪 、 给 速度 的 计算和
题， 就必须 准确 掌握交通 的信 息 ， 中准确地掌 握交 通流 的信 其
息尤为重要 。 目前 ， 国内常见 的交通流检测方法有超声波检测 、 红外检测 、 环形地埋式线 圈检测 、 视频检测 ， 中视频检测 因其 其
１ 引 言
随着城市人 口的增多和机动车辆 的急剧增 长 ， 通流量 日 交
基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计
基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计摘要:建筑物、树木和山脉等遮挡光线,可能使航拍影像中出现阴影。
而阴影区域的存在可能影响图像后续处理,导致重要信息丢失。
本系统旨在设计自动检测航拍影像中阴影区域并将其去除的系统,选择并搭建基于水平集航拍影像阴影检测算法的进行系统设计。
系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。
关键词:航拍影像图像去雾阴影检测阴影去除水平集1 系统研究意义建筑物、树木和山脉等遮挡太阳光线,使遥感航拍影像中存在阴影区域。
阴影区域的存在可能导致重要信息的丢失,进而影响影像的后续处理,如图像配准、图像内容理解、分割、特征提取、目标变化检测和定位等。
阴影检测是遥感航拍影像中地物跟踪、分类和识别等处理的重要步骤之一,目前阴影检测技术可分基于模型与基于阴影属性两大类,基于模型的方法需有关影像中地物几何形状或DSM数据、太阳高度角、传感器参数等知识,计算复杂,且适用于特定场景。
基于阴影属性的方法通过分析阴影区域在亮度、几何结构和颜色等方面的共性及其与非阴影区域的差异来检测阴影区域,应用比较复杂[1]。
本系统旨在开发设计自动检测航拍影像阴影区域并将其去除的系统。
选择并搭建基于非匀质区域水平集航拍影像阴影检测算法的系统开发平台,实现自动检测阴影区域并将其去除。
系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。
图像阴影区域极可能含重要信息,准确检测阴影区直接关系到影像后续处理及获取与识别阴影区中重要信息的成效。
本系统所用的算法不仅可解决传统阴影检测方法中对非匀质同块阴影区检测不全面的问题,也可检测到传统方法中漏检的亮阴影区。
检测到的阴影区连续、边缘清晰整齐,并能有效排除绿色植被干扰,检测正确率高,漏检率低,检测全面,阴影区提取方便。
2 国内外研究现状G.D.Finlayson等最早提出利用彩色不变量来进行阴影检测、阴影消除[2],但是这些彩色不变量要在图像满足中性界面反射模型的条件下才成立[3],而且很多的航空影像都难以满足此条件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
行人视频检测中阴影检测与去除方法设计
行人是城市交通系统的主要参与者，保障行人安全和减少其对机动车的干扰是城市交通系统建设的重要目标，因此对行人交通的研究也越来越受到重视。
行人交通研究的主要问题［1-2］包括行人检测、目标跟踪和行为分析。
基于视频的行人检测与传统的红外检测、GPS检测、激光检测等方法相比，具有不破坏路面、维护方便、实时性好、可检测的参数多等优点，成为实时交通信息采集和处理技术的发展方向。
视频图像中的阴影会影响行人的检测与跟踪［2-4］，因为阴影的存在会造成检测目标的变形、合并、甚至丢失，使得目标定位及计数不准确。
近年来，科研工作者对图像中的阴影去除问题进行了大量研究，在这些研究方法中，考察的图像特征主要有三种：光谱特征、空间特征和时间特征［5］。
光谱特征针对像素点，如灰度值、颜色信息等［6］，根据当前图与背景图的色差、亮度差值等判断像素点是否为阴影，或者对图像进行变换得到光照无关图［7］进而去除阴影；空间特征是针对某一区域或某一
帧图像，根据检测到的图像的轮廓、纹理、边缘等信息判断是否为阴影，如利用图像的轮廓特征［8-9］，找到目标与阴影的边界线，对本体和阴影粗分，再建立阴影像素的高斯模板进行细分，既减少了计算量又能达到较好效果；时间特征一般都是与前两种特征结合使用，可以用于对阴影方向或运动速度的估算等，以进一步提高阴影去除效果。
本文提出一种新的基于YUV颜色空间的阴影去除算法，因为很多摄像
头的输出信号采用YUV颜色空间，与基于RGB颜色空间的处理方法相比，省去了图像颜色空间转换的步骤，能提高处理速度。
在图像特征上，本文结合像素点的光谱特征与图像整体的空间特征，首先通过亮度差和色差对像素点进行判断，再利用目标本体与阴影只相接不相交的空间特征，对去除结果进行修正，。