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。
基于视频的运动车辆阴影检测与去除
２ Ｄｅ ａｔ ｎ ｆＩ ｆｒ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｒ ｇ ｕ ｈ ｕ Ｉｓｉｕｅｏ ｎ ｕ ｔｉｌＴｅｈ ｏｏ ｙ，Ｓ ｚ ｏ １ １４ ｈｎ ） ． ｐ ｒｍｅ ｔｏ ｎｏ ｍａｉ ｎ ｉｅ ｉ ，Ｓ ｚ ｏ ｎｔｔｔ ｆＩ ｄ ｓｒａ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｎ ｕ ｈ ｕ ２ ５ ０ ，Ｃ ｉａ
交通视频监控系统中车辆阴影的去除方法
摘
要：针对智能交通系统 （Ｔ ）中车辆阴影带来 的车辆误提 取造成系统可靠性差 ，且检测算法无法满足实时 ＩＳ
性 的问题 ，提 出一种 改进 的基于 Ｈ Ｖ 色彩模型与背景差分法的车辆 阴影检测与去除方法 。通过分析 Ｈ Ｖ 色彩 Ｓ Ｓ
模型 ，改善亮度分量 的参数选取 ，利用 阴影与车辆和 背景的亮度差检测 目标车辆 的阴影 ：结合背景差分法去除 阴影 。实验结果表 明，该方法可 以较准确检测车辆 阴影，有效提高交通控制 中车辆提取 的可靠性 ，且 能较好地
ｏ ｈ ｄ ｗ，ｖ ｈ ｃｅ ｎ ａ ｋ ｏ ｎｄ ｃ ｎｂｅｕ ｅ ｏ ｅ ｔａ ｔｓ ａ ｏ ｒ ｍ ａｇ ｔｖ ｈｉｌｓ ａ ｃ ｇ ｏ ｎ ｕ ｒ ｃｉ ｎ ｉ ｆｓ ａ ｏ ｅ ｉｌ ｓａ ｄ ｂ ｃ ｇ ｕ ａ ｓ ｄ ｔ ｘ ｒｃ ｈ ｄ ｗｓｆｏ ｔｒ ｅ ｅ ｃｅ ， ｎｄｂａ ｋ ｒ ｒ ｕ ｄ ｓ ｂｔａ ｔｏ ｓ
满 足 实 时性 要 求 。 关 键 词 ：智 能交 通 ；车 辆 检 测 ；阴 影 去 除 ；ＨＳ 色 彩 模 型 ； 背 景差 分法 Ｖ
Ｖｅ ｃ ｅ ｈａ ｗ ｕｐｐｒ ｓ ｉ ｎ ｉ ｓ ｌ ａ ｃＳｕｒ ｅｌａ ｅ ｈｉｌ ｓＳ ｄｏ Ｓ ｅ ｓｏ ｎ Ｖｉｕａ Ｔｒ ｆ ｉ ｖ ｉｌ ｎｃ
２１ ０ １年 第 ２ ０卷 第 ５ 期
ｈｔ：ｗ ， ． Ｓ ．ｒ． ｌ ｔ ／ ｕｖ －ａ ｇ ｒ ｐ ／ ￣ ｃ — ｏ Ｃ
视频监控系统中运动目标检测的阴影去除方法
视频监控 系统 中运动 目标检 测 的阴影去 除方法
付 萍 ，方 帅 ，徐 心和 ，薛定字
（． １ 东北大学人工智能与机器人研究所 ，沈阳 １ ０ ４ ２ 合肥工业大学计算机与信息学院，合肥 ２ ０ ０ ） １ ０； ． ０ ３ ０ ９ 摘 要 ：在分析 了阴影产生的原 因及视觉特性 的基础上 ， 针对 固定场景 的运动 目 标检测 问题 ，提出了一种 具有实际应用价值 的阴影检测与
ｌ概述
视频监控系统通常采用固定的 Ｃ Ｄ 摄像机对某一场 景 Ｃ 进行连续不断地监视 ，并对采 集到的序列 图像进行处理和 分 析 ，实现对运动 目标的 自动检测、识别和跟踪 。但视频 图像 受光源 的影响很大 ，当光源在入射 方向上受到不透 明物体 的
ｅ ｌｙｄｔ ｄ ｔ ｔｈ ｈｄ ｗ． ｈｄ ｗ ｉｒｍｏ ｅ ｎ ｅ ｂｅ ｔｓ ｅ ｍｅ ｔ ． ｘ ｅ ｍｅ ｔｌｅｕｔａｅ ｉｅ ｅ ｎｔ ｔ ｔｅｅｆｃｉｅ ｅｓ ｎ ｍｐｏ ｅ ｅｅ ｅｓａｏ Ｓ ａｏ Ｏ ｃｔ ｓｅ ｖｄａｄｔ ｊｃ ｉｓｇ ｎｅ Ｅ ｐ ｒ ｎａ ｒｓｌ ｖｎｔ ｄｍｏ ｓ ａ ｆ ｔ ｎｓ ｄ ｈｏ ｄ ｉ ｓ ｇ ｒ Ｏ ｒ ｅｈ ｅ ｖ ａ
ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ ｍ ｉ ａｉ ｎ ａ ｓ ｓ ｍｅ ｔｉ ｅ ｅ ｏ ｅ ｒ ｔ ｉ ｐ ｒ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｉ ｕ ｎ ｔｏ ｓ ｅ ｓ ｎ ｓ ｄ ｖ ｌ ｐ ｄ ｆ ｈ ｓ ｕ ｐ ｓ ．Ｍ ｕ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｎ ｌ ｉ ａ ｄ ａ ｆ ｓ ｌ ｔｒｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ｏ ｈ ｅ ｈ ｄｅ ｍ ａ ｅ ａ ｅ ｌ ｏ ｌ — ｒ ｄ ｅ ｔａ ａｙｓｓ ｎ ａ ｔｃｕｓｅ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｉ ｈ ｆ ｒ ｔ ｒ ｓ ｏｌ ｄ ｉ ｇ ｒ
行人视频检测中阴影检测与去除方法设计
算 法 ， 为 很 多 摄 像 头 的 输 出信 号 采 用 Ｙ 因 ＵＶ颜 色 空 间 ， 与 基 于 Ｒ Ｂ 颜 色 空 间 的 处 理 方 法 相 比 ，省 去 了 图像 颜 Ｇ 色 空 间 转 换 的 步 骤 ， 提 高 处 理 速 度 。 图像 特 征 上 ， 能 在 本 文 结 合 像 素 点 的 光 谱 特 征 与 图 像 整 体 的 空 间 特 征 ， 先 首
图［进 而 去 除 阴 影 ： 间 特 征 是 针 对 某 一 区 域 或 某 一 帧 ７ １ 空 图像 ， 据 检 测 到 的 图 像 的 轮 廓 、 理 、 缘 等 信 息 判 断 根 纹 边 是 否 为 阴 影 ， 利 用 图 像 的 轮 廓 特 征 ［ ９， 到 目标 与 阴 如 ８ １找 － 影 的 边 界 线 ， 本 体 和 阴 影 粗 分 ， 建 立 阴 影 像 素 的 高 对 再
ｍａ ｅ Ｐｒｃ ｓ ｉｇ ａ ｄ Ｍ ｕｔ ｄｉ ｃ ｏｌｇ ｇ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ｌｍｅ ａ Ｔｅ ｈｎ ｏ ｙ ｉ
行 人视 频检 测 中阴影 检 测 与去 除方 法设计
吕秋 霞
（ 邑 大 学 信 息 工 程 学 院 ， 东 江 门 ５９ ２ ） 五 广 ２ ０ ０
摘 要 ： 设 计 了基 于模 糊 神 经 网络 的 目标 本 体 与 阴 影 的 自动 分 类 器 ，将 光 谱 特 征 值 作 为 神 经 网
ｉ ｕ ｏ ｈ ｎｅｗｏ ｋ．Ｔｈｅ ｎｐ ｔ ｔ ｔｅ ｔ ｒ ｗｅｇ ａ ｆｚ ｙ ｕ ｅ ｓ ｐｄａｅ ｅ ｌ ｉ ｂ ｇ ｎ ｔｃ ｌｏ ｉｈ ． Ａｎ ｔ ｅ ｐａｉｌ ｅ ｔ ｅ ｆ ｍａ ｅ ｓ ａ ｅ ｉｈｔ ｎｄ ｕ ｚ ｒ ｌ ｉ ｕ ｔ ｒ ａ—ｔｍｅ ｙ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒｔｍ ｄ ｈ ｓ ｔａ ｆ ａｕｒ ｏ ｉ ｇ ｉ ｔ ｋ ｎ
视频监控系统中的行人检测与追踪算法设计与实现
视频监控系统中的行人检测与追踪算法设计与实现视频监控系统是现代安防领域中重要的技术应用之一。
其中，行人检测与追踪算法是视频监控系统中的一个关键问题，它能够实现对行人的实时检测与追踪，为安防工作提供便利。
本文将对视频监控系统中的行人检测与追踪算法进行设计与实现的相关内容进行讨论。
一、行人检测算法设计与实现行人检测算法是视频监控系统中的基础模块之一，它能够通过分析视频图像中的像素信息，判断出图像中的行人目标。
传统的行人检测算法主要采用了基于图像特征的方法，如Haar特征、HOG特征和LBP 特征等。
Haar特征是运用了多尺度窗口技术的一种特征描述方法。
它通过将图像窗口分为多个区域，并计算出每个区域内像素值的差异，从而得到一个代表该窗口的积分图。
通过比较不同窗口间的积分图差异，就能够实现对行人目标的判定。
HOG特征是直方图梯度描述符的一种变种，它通过计算图像局部区域内的梯度直方图，来表示该区域的图像特征。
在行人检测算法中，HOG特征能够有效地描述行人的形状和轮廓信息，从而实现对行人目标的检测。
LBP特征是局部二值模式的一种特征描述方法，它通过计算图像局部区域的灰度值与周围像素灰度值的差异，来表示该区域的纹理信息。
在行人检测算法中，LBP特征能够有效地描述行人的纹理信息，从而实现对行人目标的检测。
不论是Haar特征、HOG特征还是LBP特征，它们都通过构建分类器来实现对行人目标的检测。
常用的分类器包括AdaBoost算法和支持向量机（SVM）等。
这些算法在行人检测领域中都有着良好的效果，并且能够满足实时性的要求。
二、行人追踪算法设计与实现行人追踪算法是视频监控系统中的进一步应用，它能够实现对行人目标的跟踪，从而实现对行人运动轨迹的可视化和分析。
常见的行人追踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和多目标跟踪算法等。
卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，它通过状态预测和观测更新两个步骤，来估计行人目标的位置和速度信息。
基于行人检测与跟踪的视频监控系统设计与研究
基于行人检测与跟踪的视频监控系统设计与研究视频监控系统是目前广泛应用于公共安全、交通管控等领域的重要技术工具。
其中，行人检测与跟踪是视频监控系统中的一个关键技术，可以用于实时监测和识别出图像中的行人，并跟踪其运动轨迹。
本文将详细讨论基于行人检测与跟踪的视频监控系统的设计与研究。
一、引言随着城市化进程的加快以及人口的不断增长，对公共安全和治安的需求也进一步提高。
视频监控系统作为一种高效的手段，被广泛应用于各种场所和环境中。
而行人检测与跟踪技术在视频监控系统中起着至关重要的作用，可以有效地辅助人员对图像中的行人进行实时监测和跟踪，提供精准的安全保障。
二、行人检测技术1. 特征提取方法行人检测的第一步是通过提取图像的特征来识别行人。
常用的特征提取方法有Haar特征、HOG（Histograms of Oriented Gradients）特征以及深度学习方法等。
Haar特征通过计算图像中不同区域的像素差异来进行特征提取，该方法计算简单且执行速度相对较快。
HOG特征则通过计算图像中梯度的方向直方图来表征图像特征。
深度学习方法通过在大规模图像数据集上进行训练，可以从图像中自动学习出特征表达。
2. 分类器设计与训练在特征提取后，需要设计并训练分类器来对图像中的行人进行分类。
常用的分类器有SVM（Support Vector Machine）、AdaBoost（Adaptive Boosting）以及深度学习方法等。
SVM是一种二分类模型，可以通过将行人特征与非行人特征进行分类训练来实现行人检测。
AdaBoost是一种整合多个弱分类器的方法，通过以一定的权重组合这些弱分类器，进而得到一个强分类器进行行人检测。
深度学习方法则通过构建深度神经网络来进行行人分类，可以实现更加准确的行人检测结果。
三、行人跟踪技术1. 目标跟踪方法在行人检测完成后，需要利用跟踪算法对行人进行跟踪，以获取行人的运动轨迹。
常用的目标跟踪方法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器以及深度学习方法等。
阴影修剪警告原理
阴影修剪警告原理随着科技的不断发展，计算机视觉技术被广泛应用于图像处理、计算机图形学等领域。
而阴影修剪警告原理是其中的一个重要概念，它在图像处理中起到了至关重要的作用。
阴影修剪警告原理是指在图像或视频处理中，通过对阴影区域进行修剪，以提高图像的质量和准确性。
它的原理是基于对图像中光照和阴影的分析，通过对阴影区域的处理，可以使图像中的细节更加清晰，同时减少噪点和干扰。
阴影修剪警告原理的实现主要包括以下几个步骤：1. 阴影检测：首先需要对图像中的阴影进行检测，常用的方法有基于颜色、纹理和形状等特征的阴影检测算法。
通过分析图像中的像素值、颜色分布和纹理信息等，可以准确地检测出阴影区域。
2. 阴影分割：在进行阴影修剪之前，需要对阴影区域进行分割，以便后续的处理。
阴影分割可以通过阈值分割、边缘检测等方法实现，常用的算法有基于像素值的阈值分割算法、基于梯度的边缘检测算法等。
3. 阴影修剪：在完成阴影分割之后，就可以对阴影区域进行修剪。
修剪的方法有很多种，常用的方法有基于像素值的修剪算法、基于纹理的修剪算法等。
修剪的目的是将阴影区域的像素值调整到合适的范围，使其更加接近于背景或前景的像素值，从而提高图像的质量。
阴影修剪警告原理的应用非常广泛。
在图像处理中，阴影修剪可以帮助提取出图像中的目标物体，减少阴影的干扰，从而提高图像的质量。
在计算机视觉中，阴影修剪可以用于目标检测、行人识别等领域。
在计算机图形学中，阴影修剪可以用于实时渲染、虚拟现实等方面。
然而，阴影修剪警告原理也存在一些挑战和限制。
首先，阴影的检测和分割是一个复杂的过程，需要考虑光照变化、背景干扰等因素。
其次，在阴影修剪过程中，可能会出现目标物体和阴影的混合现象，导致修剪效果不理想。
此外，阴影修剪也需要耗费大量的计算资源，对于实时处理和大规模图像处理来说，仍然存在一定的挑战。
阴影修剪警告原理是图像处理和计算机视觉领域中重要的概念之一，通过对阴影区域的处理，可以提高图像的质量和准确性。
一种改进的图像阴影去除方法
一种改进的图像阴影去除方法摘要：阴影是图像处理中一个非常常见的问题，因为它可以严重影响图像质量和处理。
在许多应用程序中，如计算机视觉、视觉传感器网络和机器人视觉等，阴影去除是必要的。
本文提出了一种改进的图像阴影去除方法，该方法可以准确地检测和去除图像中的阴影，并显著提高图像的质量。
实验结果表明，所提出的方法具有高效性和可行性。
关键词：阴影去除；图像处理；计算机视觉；视觉传感器网络；机器人视觉引言：现代图像处理技术广泛应用于各个领域，如医学图像处理、数字图像处理和计算机视觉等。
其中阴影去除是图像处理领域中的一大难题，因为阴影对图像质量和处理具有严重的影响。
在计算机视觉、视觉传感器网络和机器人视觉等领域中，阴影去除是必要的，因为它可以改善图像质量，减轻计算负担，并提高算法的稳定性和可靠性。
本文提出了一种改进的图像阴影去除方法，该方法基于阴影检测和纹理特征，可以准确地检测和去除图像中的阴影，并显著提高图像的质量。
实验结果表明，所提出的方法具有高效性和可行性。
主体：1.阴影检测阴影检测是阴影去除的一个基本步骤，它可以准确地找到图像中的阴影区域，并对其进行进一步处理。
传统的阴影检测方法基于颜色和亮度的差异，但它们不能针对复杂背景的阴影进行准确检测。
为了克服这种限制，我们提出了一种改进的阴影检测方法，该方法基于多次量化和两个门限的判定。
具体步骤如下：1）对输入图像进行灰度化和平滑化处理，以消除图像中的噪声。
2）计算图像的梯度幅值，并将其划分为若干个不同等级的区间。
3）根据梯度幅值分别计算每个区间的平均值和标准差。
4）设置两个门限，一个用于区分阴影和非阴影区域，另一个用于区分强阴影和弱阴影区域。
5）对于每个像素，选择它所在区域的平均值和标准差，计算其Z 值，并与上述两个门限进行比较，以确定它是否属于阴影区域。
通过上述步骤，我们可以得到准确的阴影检测结果，并将其用于下一步阴影去除。
2.阴影去除阴影去除是阴影处理的最终目标，它可以准确地消除图像中的阴影，并提高图像的可见度和质量。
视频序列中运动目标影子去除方法
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２０ ０８年 第 ３ 期 Ｏ
视频序列中运动 目标影子去除方法
刘 怀 强 （ 临沂师 范 学院物 理 系 山东 临沂
【 摘
２６ ０ ７ ０ ５）
要Ｊ 针对 固定场景的运动 目标检测问题， 本文提 出 了一种具有 实际应 用价值 的阴影去除方法。该方法通过 背景差分方法分割 出运动
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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，。