运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
汪雅洁
学生姓名：汪雅洁 指导老师：宋雪桦
阴影的影响
只要有光线就免不了有阴影的存在，而且阴 影和产生阴影的目标具有相同的运动特征，因此 阴影常常被误检为前景。 阴影会造成运动目标形状的变化、目标的合 并、目标丢失、甚至假目标的出现，对后续工作 会产生很大的负面影响。
基于RGB颜色模型的阴影去除算法流程图
前景的提取
通过混合高斯背景建模法建立背景模型后， 将原始图像与背景进行比较，便能反映出一个运 动物体在此背景下运动的结果，得到运动目标 （即运动前景）。
图1 当前帧
图2 背景帧
图3 提取的前景图
阴影的去除
在RGB颜色空间中，利用矢量来表征像素点。 以当前图像中的像素点矢量和与之相对应的背景 像素点矢量相减，得到能够表征亮度和色调的颜 色模型，最后通过阈值判断对阴影进行判断并去 除。
前景目标去噪与重建
经过处理之后，由于运动物体与背景的交互 作用，不可避免地会出现噪声等，可以通过数学 形态学不断的膨胀和腐蚀对失真的前景目标进行 重建。
实验结果
图4 阴影去除结果示意图
总结
本课题设计方案是基于RGB颜色模型来对运动目 标中的阴影进行去除。通过实验，最终取到了较 好的效果。 目前阴影检测与去除的方法有很多，如基于HSV HSV 颜色模型的、基于纹理不变性的、基于边缘信息 的、基于一阶梯度的、还有是通过对几种阴影属 性的混合来去除阴影。由于时间原因，本文中未 涉及研究。
单高斯模型论文：单高斯模型 运动目标检测 拖尾 鬼影 阴影消除
单高斯模型论文：运动目标检测算法及其应用研究【中文摘要】现代社会正变得日益复杂,人们所面临的安全形势也越来越严峻。
在这种情况下,智能视频监控技术得到了广泛的应用。
作为智能视频监控技术中的关键底层技术,运动目标检测算法也受到了越来越多的科研工作者的关注,并逐渐成为计算机视觉技术中的热点研究课题之一。
论文首先介绍了课题的和国内外研究现状,并对国内外一些经典的运动目标检测算法做了研究,分析了它们各自的优点和不足。
论文对当前常用的几种运动目标检测方法——帧间差分法、光流场法、背景差分法的原理和流程作了详尽的分析,并对运动目标检测常用技术如图像处理、阴影去除、形态学处理、轮廓提取等相关知识做了普遍的研究。
论文着重研究了基于单高斯模型的运动目标检测方法。
论文首先介绍了单高斯模型的来源和传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法的原理,然后指出了传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法存在的“拖尾”问题,并分析了产生该问题的原因,由此引出了经过Koller等人改进后的基于单高斯模型的运动目标检测方法。
Koller等人的算法解决了传统算法的“拖尾”问题,但又产生了“鬼影”问题。
论文在对“鬼影”问题的产生原因作了深入分析的基础上,提出了动态的高斯模型更新策略,很好...【英文摘要】The modern society is becoming more and more complex. The security situation people face is becoming more and more serious. In this case, the intelligent videosurveillance technology has been widely used. As the key technology on intelligent video surveillance, algorithms on moving object detection have gotten more and more concern from researchers and become a hot research topic of computer vision technology gradually.First of all, this thesis introduces the research background and current situation i...【关键词】单高斯模型运动目标检测拖尾鬼影阴影消除【英文关键词】Single Gaussian model Moving objectdetection Trailing Ghost Shadow suppression【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【目录】运动目标检测算法及其应用研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-15 1.1 课题的研究背景和意义9-10 1.2 国内外研究现状10-12 1.3 论文的研究内容12-13 1.4 论文的组织结构13-15第2章运动目标检测常用技术15-35 2.1 图像预处理15-18 2.1.1 图像噪声15-16 2.1.2 图像去噪16 2.1.3 均值滤波16-17 2.1.4 中值滤波17 2.1.5 高斯滤波17-18 2.2 运动目标检测常用算法18-27 2.2.1 运动目标检测算法概述18-21 2.2.2 帧间差分法21-23 2.2.3 光流法23-25 2.2.4 背景差分法25-26 2.2.5 三种常用运动目标检测方法的比较26-27 2.3 阴影去除方法27-29 2.3.1 阴影的形成机理27-28 2.3.2 阴影去除常用算法28-29 2.4 形态学处理29-32 2.4.1 膨胀与腐蚀29-31 2.4.2 开运算与闭运算31-32 2.5 OpenCV介绍32-34 2.5.1 OpenCV总览32-33 2.5.2 OpenCV常用函数33-34 2.6 本章小结34-35第3章基于改进的单高斯模型的运动目标检测方法35-51 3.1 传统的单高斯模型35-39 3.1.1 高斯分布35-37 3.1.2 单高斯模型的建立37-38 3.1.3 单高斯模型的更新38-39 3.2 改进的单高斯模型39-45 3.2.1 更新率的选取39-40 3.2.2 更新策略的改进40-45 3.3 阴影检测45-48 3.3.1 基于色度畸变的阴影检测方法46-47 3.3.2 基于一阶梯度模型的阴影检测方法47-48 3.4 运动目标轮廓提取48-50 3.5 本章小结50-51第4章智能视频监控原型系统设计51-59 4.1 智能视频监控原型系统概况51-54 4.1.1 系统开发背景51-52 4.1.2 系统架构及主要模块52-53 4.1.3 系统监控原理53-54 4.2 视频智能分析模块54-56 4.2.1 视频智能分析工作流54-55 4.2.2 视频智能分析模块界面55-56 4.3 实验结果56-58 4.4 本章小结58-59第5章总结与展望59-61 5.1 总结59-60 5.2 展望60-61致谢61-62参考文献62-66攻读硕士期间发表的论文及科研情况66。
基于PPG信号的运动伪影去除算法研究进展
基于PPG信号的运动伪影去除算法研究进展摘要：随着移动健康监测设备的普及，基于光学心率监测技术的PPG （Photoplethysmogram）信号越来越受到关注。
在运动状态下，PPG信号容易受到运动伪影干扰，影响心率测量的准确性。
研究者们一直致力于开发有效的算法来去除运动伪影，以提高PPG信号的可靠性和稳定性。
本文将综述基于PPG信号的运动伪影去除算法的研究进展，包括传统的滤波方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：PPG信号；运动伪影；去除算法；深度学习1. 引言随着健康意识的提高和医疗技术的不断发展，移动健康监测设备在日常生活中得到了广泛的应用。
光学心率监测技术是其中一种常用的监测手段，通过对人体皮肤进行光照，利用反射光信号来获取心率和血氧饱和度等生理参数。
PPG信号作为光学心率监测技术的重要输出，广泛应用于便携式智能穿戴设备、家庭健康监测设备和医疗设备中。
2. PPG信号的特点PPG信号是一种反映皮肤微血管变化的光学信号，其主要特点包括脉搏波形和脉动信号。
通常情况下，PPG信号包括两个主要的波峰，对应于心脏的收缩和舒张过程。
通过检测这两个波峰之间的时间间隔，可以计算出心率和脉搏波速度等生理参数。
在运动状态下，人体的运动会导致皮肤微血管的位置和形状发生变化，从而产生运动伪影，使得PPG信号的波形发生变化，对心率测量造成干扰。
3. 运动伪影去除算法为了提高PPG信号的准确性和稳定性，研究者们提出了各种不同的运动伪影去除算法，主要包括传统的滤波方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
3.1 传统的滤波方法传统的滤波方法是最早应用于去除运动伪影的算法之一。
这些方法通常基于滤波器设计原理，包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
低通滤波器用于去除高频的噪声成分，高通滤波器用于去除低频的基线漂移成分，带通滤波器则同时去除高频和低频成分。
传统的滤波方法往往需要提前对信号的频谱特性有较为准确的了解，如果信号的特性发生变化，就需要重新设计滤波器，因此在处理运动伪影时并不十分有效。
复杂背景下的运动目标分割与阴影消除
取方法 ． 但是此方法仅仅用于提取静止 的前景区域 ，
实 用性 差 。时域差 分 运动检 测法 对于 动态环 境具 有 较 强 的 自适应 性 。 棒性 较好 ， 鲁 能够 适应 多种 动态环
目前 已有 运 动 目标 分 割 方法 主要 有 ： 景 差分 背 法 ［ 、 域 差 分 运 动 检 测 法 ［ 光 流 （ ｐｉ ｌ ５ 时 ］ ９ 和 Ｏ ｔａ ｃ Ｆｏ 法 ［－］ ｌ ｗ） １１ 。其 中 ， 景 差 分 法 利 用 当 前 图像 与 ０１ 背 背景 图像 的差 分来 检 测 运 动 区域 ， 这 种 方法 对 光 但
项 目来源 ： 国家 自然科学 基金项 目（０ ７ １７ ； ６８ ２ １ ） 上海大学创新基金 （ ＨＵ Ｘ１２ ２ ） Ｓ Ｃ １ １ １
收 稿 日期 ：０ １ ０ — ６ ２ １ — ５ １ 修 改 日期 ：０ １ ０ — ９ ２ １－ ６ ０
５２ ７
电 子 器
件
第３ ４卷
Ａｂｔａ ｔＡ ｍ ｎ ｏ ｘｓｎ ｍｉ ｒｇｏ ｎ ｂｅｔ ｓｇ ｅ ｔ ｉｎｓｃ ｓｎ ｏ ｐｅ ｅｍ ｎａ ｏ ｆ ｏｉｇ ｓｒｃ ： ｉ ｉｇｓｍｅ ｉｉｇｌ ｔ ｉ ｆ ｅｒｕ ｄｏ ｊ ｓ ｅｍ ｎａ ｏ ｕｈａ ｃｍ ｌ ｅｓｇ ｅ ｔ ｉ ｏ ｍ ｖ ｅ ｔ ｉ ｓｎ ｏ ｃ ｔ ｉ ｔ ｔｎ ｎ
关 键词 ： 计算机视觉 ； 目标分割 ； 高斯混合模 型 ； 小波变换 ； 消除 ； 阴影
中图分 类号 ： Ｐ ９ ．２ Ｔ ３１４
文献标 识码 ： Ａ
文 章编 号 ：０ ５ ９ ９ （ ０ １ ０ — ５ １ ０ １ ０ — ４ ０ ２ １ ）５ ０ ７ — ５
随着视频多媒体的不断发展 。 视频运动 目标分 割已经成为计算机视觉研 究 的核心课题之一 ＿ ］ １ ，
一种运动目标阴影轮廓的两步检测算法
基金 项 目： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 （０ ７０ ９ ； 育 部 新 世 纪 人 才 支 持 计 划 ； 技 部 动 漫 软 件 开 发 技 术 团 队支 持 ６８３７）教 科
（ 科发 高 ［ ０ ９ ５ ３ ）重 庆 市 科技 攻关 项 目（ ８ ８ 国 ２０］９ 号 ； ７１ ）
第２ ８卷
第 ３期
广西 师范 大学 学报 ： 自然科 学版
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａ ｇ ｉ ｒ ｌ ｉ ｒｉ ： ｔｒｌ ｃｅｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒａ ｏ ｎ ｘ Ｎｏｍａ Ｕｎｖ ｓ ｙ Ｎａｕ ａ Ｓ ｉｎｅＥ ｉｏ Ｇｕ ｅ ｔ ｉ
Ｖｏ１ ２８ Ｎ ｏ ． ．３
Ｓ ｔ ２０１ ｅｐ ． ０
针对 上 述算 法 存在 的 问题 ， 本文 提 出 了基于 ８个相 邻域 像 素特性 与色 彩 空 间 向量模 型 不变 性 相融 合
的运 动 阴影检 测算 法 。 首先 利用 混合 高斯 模型 ［分 离 出带有 阴影 的运 动 目标 区域 ， ６ 对含 有 阴影 的运动 区域 进行 分类 ， 测 出疑似 阴影 区域 ， 检 然后 利用 阴影 区域 色彩 向量 在 空 间中与其 对 应 的背景 点颜色 向量 同方 向
题 ， 能 严 重 地 影 响 跟 踪 、 别 等 后 续 处 理 ， 此提 出 一 种 用 于 运 动 目标 阴影 检 测 的 改进 算法 。先 为 每 个 像 素 可 识 据 点 建 立 混 合 高 斯 模 型分 割 出 运 动 目标 ， 用 阴影 区 域 像 素 ８ 相邻 区 域 上 像 素点 的 亮 度 特 点判 断 疑 似 阴影 ， 利 个 然 后运 用 色 彩 空 间 向量 模 型 的 颜 色 不 变性 对 所 有 疑 似 阴 影 进 行 聚 类 ， 一 步 完成 阴 影 检 测 。试 验 结 果 表 明 ， 进
基于视频图像的运动目标阴影去除方法
基于视频图像的运动目标阴影去除方法南理勇;王建林【摘要】针对运动目标检测中阴影的存在会导致目标形状扭曲、多个目标之间出现粘连等问题，提出一种基于视频图像的阴影去除方法。
该方法在分析阴影产生机理的基础上，根据各像素点 YUV空间上的像素模型，计算出带有阴影的目标相对于背景的失真系数，再根据设定的阈值区分出目标的实际轮廓和阴影区域，从而将目标阴影去除。
实验结果表明，该方法能够快速检测和去除目标阴影，准确反映出目标的实际轮廓，并能够有效解决目标粘连问题。
%In the course of moving object detection, the shadow of objects may arise many problems, such as the distortion of the object shape, the adjacency between different objects and so on. To cope with these problems, a fast shadow removal method based on video image is proposed. By the computing model based on YUV color space , the distortion coefficient between moving object and background can be obtained, and then the shadow can be removed by this value. Finally, experimental results show that the method for shadow removal can detect the shadow and separate several joined objects correctly.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(000)013【总页数】3页(P53-55)【关键词】运动目标检测;阴影检测;阴影去除【作者】南理勇;王建林【作者单位】滨州学院信息工程系，山东滨州 256603;滨州学院信息工程系，山东滨州 256603【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为一种重要的安全防卫手段在各种场合得到了广泛的应用。
基于改进型LBP特征的运动阴影去除算法
计 算 机 系 统 ＝ 用 Ｉ 立
２１ 年 第 １ ０ ０ ９卷 第 Ｓ期
基于改进型 Ｌ Ｂ Ｐ特征的运动阴影去除算法①
郝 灿 朱信 忠 赵建 民 徐 慧英 （ 浙江师范大学 数理与信 息工程学院 浙江 金华 ３ １ ０ ） ２ ４ ０
摘 要 ： 在局部二值模 式（Ｂ ） Ｌ Ｐ基础上 ，运 用一种改进 的局部 三值模式（Ｔ ） Ｌ Ｐ纹理特征提取 方法。并把这种提取 方法运用到运动 阴影去除 中。该 方法首先利用 自适应 高斯混合模 型进行背景建模 ，得到背景和含有 阴
一种自适应的运动目标阴影消除新算法
Ｋｅ ｒ ｓ ｄｐｉｅｄ ｎｍｉ ｔｘｕｅａ ａ ｓ ； ｖｎ ｂｅｔ；ｈｄ ｗ ｅｉ ｎｔ ｎ ｙｗｏ ｄ ：ａ ａｔ ；ｙ ａ ｃ ｅ ｔ ｎ ｌ ｉ ｍｏ ｉｇｏ ｊｃｓｓａ ｏ ｌ ａｉ ｖ ｒ ｙｓ ｍｉ ｏ
摘
要 ： 确地 消除 活动 阴影对运动 目标 的影响是智能视频监控 的核 心任务之 一 ， 精 对此提 出了一种基 于局 部纹理分析 的 自适应
阴影 消除 新 算 法 。进 行 了基 于 高斯 混合 模 型 的 背 景 重 建 ， 并根 据 阴 影 的 光 学 特 性 进 行 了 阴影 区域 的 预 检 测 ， 到 疑 似 阴影 区域 ； 得 提 出了一 种新 的 自适 应 动 态 纹理 分 析 方 法并 在 此 基础 上 实现 了活动 阴影 的检 测 与 消除 。 实验 结果 验 证 了算 法的 有 效性 和 实用 性 。
关键词 ： 自适应 ； 态纹理分析 ； 动 运动 目标 ； 阴影 消除
ＤＯＩ１．７ ８ ，ｓ ． ０ —３ １ ０ ０３ ．５ 文章 编 号 ：０ ２８ ３ （ ０ ０ ３ —１８０ 文献 标识 码 ： 中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ ．０３ ７ ／ｉ ｎ１ ２８ ３ ． １．６ ２ ｊｓ ０ ２ ０ １０ —３ １２ １ ）６０ ８ —４ Ａ Ｔ３１
ｂ ｈ ｏ ｅ ｔｏ ． ｐ ｒ ｅ ｔｒｓ ｌ ｒ ｖ ｈ ａｉ ｉ ｎ ｒｃｉａ ｉｔ ｆ ｔｅ ａｇ ｒ ｈ ． ｙ ｔｅ ｎ ｖ ｌｍｅｈ ｄＥｘ ｅｉ ｎ ｅｕｔ ｐｏ ｅ ｔｅ ｖ ｌ ｔ ａ ｄ ｐ ａ ｔ ｂｌ ｏ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｍ ｓ ｄｙ ｃ ｉ ｙ ｔ
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JIANGSU UNIVERSITY
本科生毕业论文
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现Research and realization of the shadow removing algorithm for
Moving object detection
学院名称：计算机科学与通信工程学院
专业班级：通信工程0602班
学生姓名：汪雅洁
指导教师姓名：宋雪桦
指导教师职称：副教授
2010年6月
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
专业班级：通信工程0602班学生姓名：汪雅洁
指导教师：宋雪桦职称：副教授
摘要随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为安全防卫的一种重要手段正在越来越受到人们的重视。
由于智能视频监控系统具有监控能力强、安全隐患少、节省人力物力资源的优点。
因此，在交通、银行、宾馆、商场等重要场所的监控中有广泛的应用前景。
本文首先综合介绍了智能监控系统的发展历史和现状，然后对静止摄像机监控下的运动目标检测、阴影的检测和去除等关键技术进行了比较深入的研究。
运动目标检测作为智能视频监控系统中视频处理的第一步，具有非常重要的地位。
本文首先对目前运动目标检测方法进行了概括，在详细研究了几种目标检测方法的基础上，确定了目标检测中较好的一种方法，即基于混合高斯模型的方法，用这个算法来提取运动目标。
由于日照和灯光等外来因素的影响，造成了提取的运动前景中往往含有阴影。
因此，运动目标的阴影检测与去除对于运动目标跟踪、分类和识别等后期处理都是一个关键性问题。
由于阴影的存在，会给上述后期处理带来干扰甚至失败。
为了去除目标前景的阴影，本文首先分析了阴影产生的机理，了解阴影的特征和人类的视觉特征，针对这些特征以及总结和分类目前己有的各类阴影检测算法的基础上，提出了一种基于RGB颜色模型的阴影检测算法。
通过实验对本文的算法进行了验证，证明了该算法能够很好地检测出运动目标的阴影以及将阴影去除，而且易于实现。
关键词：视频监控；运动目标检测；混合高斯模型；RGB颜色模型；阴影去除
Research and realization of the shadow removing algorithm for
Moving object detection
Abstract Development of the computer vision technology, the electronic and the communication technology, has made the intelligent visual surveillance system an increasingly important safe defense way. Because it has advantages of higher quality and less need of investment. So it has cheerful prospect in the applications of surveillance for traffic, bank, hotel, shopping, etc.
Both its history and current situation is summarized here, then, a research was made for the key technology of the segmentation of moving objects and the detection and removal of shadows.
As the initial stage in the visual data processing, moving object detection is a key point.After carefully study of moving object detection methods used presently, a more reliable algorithm is determined, that is, the mixed Gauss model. It was adopted to detect moving objects.
As external factors such as sunlight and lighting effects，resulting in extraction of moving foreground often contain shadow. So, shadows detection and elimination of moving objects is essential to the post-processing such as objects tracking, classification and recognition. The existence of shadow will allow the above-mentioned post-processing to fail. In order to remove the shadow of object foreground, this paper first analyze the mechanism of the shadow produced, understand the characteristics of the shadow and the human visual characteristics, then, a method of shadow detection based on the RGB color model is proposed on the basis of these characteritics and the summary and analysis for various shadow detection. We have conducted many experiments to verify the proposed approach. The results show that the algorithm can detect moving targets to remove the shadow, and easy to implement.
Key words Visual Surveillance; Moving Object Detection; Mixed Gaussian Model; RGB color model; Shadow Removal。