車(chē)輛陰影檢測(cè)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(lái)越大的作用。在視頻檢測(cè)中大量存在的汽車(chē)陰影往往會(huì)影響智能交通系統(tǒng)的正常工作。由于陰影與汽車(chē)一同運(yùn)動(dòng)甚至將不同的汽車(chē)對(duì)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(gè)重要方面。為此先期的對(duì)車(chē)輛進(jìn)行快速有效的檢測(cè)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(jī)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(shí)陰影區(qū)域在被覆蓋前后會(huì)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(duì)實(shí)景圖與背景圖實(shí)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(chē)輛陰影檢測(cè)兩步法。步驟如下： 1.對(duì)由“商-比例法”得到的前景圖進(jìn)行小波變換，分別對(duì)高頻帶小波系數(shù)和低頻帶小波系數(shù)進(jìn)行分析，提取出符合陰影特征的小波系數(shù)進(jìn)行標(biāo)記，然后進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)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(duì)應(yīng)的當(dāng)前圖與背景圖，構(gòu)造基于光學(xué)不變性的識(shí)別判據(jù)，成功識(shí)別出準(zhǔn)陰影區(qū)中的虛假陰影區(qū)，檢測(cè)出真實(shí)陰影區(qū)。 在陰影檢測(cè)的基礎(chǔ)上，研究了車(chē)輛陰影影響電子警察系統(tǒng)的工作機(jī)理。在驗(yàn)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(duì)其所適用的不同條件進(jìn)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