汪雅洁

阴影去除算法的研究与实现
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。