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
一种去除运动目标阴影的新方法
一种去除运动目标阴影的新方法摘要运动目标检测和追踪是视频监控和交通分析系统的关键问题。
然而由于运动目标产生的阴影也会被误检测为阴影。
本文的目的是提出一种检测和去除运动阴影的新方法，本文提出利用HSV颜色空间来提高阴影检测的精确度。
关键词阴影检测；HSV；背景提取0 引言视频监控系统和交通控制系统的基础任务是检测重要的目标（行人，车辆等），根据运动目标可以计算交通状况和行人轨迹等。
由于运动目标检测对于后续工作非常重要，这要求运动目标检测务必具有鲁棒性和精确性。
在目前运动目标检测的方法中，普遍存在检测不准确的问题，这严重影响了后续工作。
其中最为严重的问题是将阴影误认为运动目标。
视频中阴影像素随运动目标一起运动。
因此视频中所有运动的点与伴随物体运动的阴影极有可能都被视作运动物体。
而且，阴影与物体相互连接，会造成运动物体的形状严重失真，这对于依靠几何性质对物体分类以及判断运动物体的位置都产生了干扰。
另外，如果阴影将两个不同的物体相连，将会导致将不同物体划归同一物体。
有很多算法也用于检测运动阴影，但是这些算法的精确度不够[1，2]。
为了防止由于阴影所产生的监控问题，我们提出了一种阴影检测和去除的方法。
这种方法基于HSV颜色空间。
实验证明在HSV空间检测阴影非常有效，比之前的大部分算法都有很大的提高。
1基于HSV的阴影检测为了解决阴影问题我们利用HSV空间来检测阴影而不是利用RGB[1]空间。
在本文中，我们先对前景背景分离，找到包含阴影的运动目标信息，再利用HSV 模型辨别真正的运动前景和运动目标所产生的阴影。
我们尝试了多种背景建模方法，其中混合高斯模型是最具有鲁棒性，并且被应用最多。
第二步就是本文重点提出的HSV模型下的阴影检测方法。
1）混合高斯模型(GMM)前景背景分离为了检测运动目标，首先需要提取背景，利用当前帧和背景的区别进行帧差，得到运动目标和其所产生的阴影。
我们利用著名的混合高斯模型（GMM）提取背景算法[3]。
自然场景下运动目标检测与阴影剔除方法
（ １ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ７ ２，Ｃｈ ｉ ｎ ａ；２ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｐｈ ｙ ｓ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｈ ｕ ｂ ｅ ｉ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ａ ｏ ｇ ａ ｎ，Ｈｕｈ ｅ ｉ ４ ３ ２ ０ ０ ０，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｕ ａ ｌ — ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ
自然 场 景 下 运 动 目标 检 测 与 阴 影 剔 除 方 法
屠 礼芬 ，仲 思东 ，彭祺 。
（ １ ． 武 汉 大 学 电子 信 息 学 院 ， ４ ３ ０ ０ ７ ２ ，武汉 ； ２ ． 湖 北 工 程 学 院 物 理 与 电 子 信 息工 程学 院 ，４ ３ ２ ０ ０ ０ ， 湖北孝感）
Ｇａ ｕｓ ｓ ｉ ａ ｎ ｍｉ ｘｔ ｕ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ａ ｎｄ ｆ ｏｒ ｅ ｌ ｉ ｍｉ ｎａ ｔ ｉ ｎｇ ｓ ｈａ ｄ ｏｗ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂｕｔ ｅ（ ｎａ ｍｅ ｄ Ｍ ＲＰＳ） ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｄｄ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈｅ ｐｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｌ ｏ ｗ ｆ ｏ ｒ ｅ ｇｒ ｏ ｕｎ ｄ ｍａ ｓ ｋ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂｙ ｃ ａ ｓ ｔ
运动目标检测中阴影去除算法的
利用颜色直方图或颜色矩阵等颜色特征，通过计算颜色差异和梯度来检测阴影 区域。
基于纹理特征的阴影去除
基于纹理特征的阴影检测算法
利用图像的纹理特征，通过比较纹理信息来检测阴影区域。
基于多尺度纹理分析的阴影去除算法
对图像进行多尺度分解，利用不同尺度的纹理信息来去除阴影。
基于深度学习模型的阴影去除
提升目标识别率
通过去除阴影，可以更好地突出运动目标的特征，提高目标 的可识别性，从而帮助监控系统更好地分析目标行为。
在无人驾驶中的应用
避免遮挡
在无人驾驶中，运动目标检测是实现车 辆避障和路径规划的重要手段。阴影可 能会遮挡住部分目标，影响检测效果。 去除阴影可以提高目标的可见性，从而 帮助无人驾驶系统更好地感知周围环境 。
缺点：计算量大，实时性较差。
背景减除法
通过将当前帧与背景 帧进行减除，提取出 运动目标。
缺点：对动态背景适 应性较差，易受背景 干扰影响。
优点：能够适应静态 背景，对光照变化和 场景变化具有较强的 鲁棒性。
03
阴影去除算法研究
基于颜色特征的阴影去除
基于颜色空间的阴影去除算法
通过将图像从RGB颜色空间转换为HSV或YCrCb颜色空间，可以更好地分离阴 影区域，并对其进行处理。
增强适应性：针对不同场景和条件，研究更具适应性的阴影去除算法，提高其对复杂环境和 变化光照条件的鲁棒性。
研究不足与展望
数据集扩充
通过对更大规模、更多样化的数据集进行训练和测试， 提高阴影去除算法的性能和泛化能力。
多模态融合
将不同模态的信息进行融合，如图像、视频和传感器数 据等，以提供更全面和准确的运动目标检测和阴影去除 结果。
运动目标检测中的阴影去除方法
目前有很多种颜色空间可以将图像的色度分量 和亮度分量区分开来 ,如 HSV 颜色空间 ,它较 RGB 颜色空间更接近于人眼对颜色的感觉 ,可以消去彩 色信息中强度分量的影响 ,通过比较当前帧图像和 背景图像的亮度和色度变化 ,检测出阴影区域 。但 是这种转换较为复杂 ,对于大型图像非常耗时 ,并且 在亮度值和饱和度较低的情况下 ,采用 HSV 颜色空 间计算出来的 H分量是不可靠的 。
L IU Xue, CHANG Fa - liang,WANG Hua - jie
( S chool of Con trol S cience and Eng ineering, S handong U n iversity, J inan 250061, Ch ina)
Abstract: Shadow is always regarded as foreground in detecting moving object by using background subtraction algorithm , which has bad effect on segm enting and extracting object. In order to extract object exactly, a shadow supp ression method based on chrom inance distortion in YUV color space and first order gradient inform ation is p roposed in this paper. Experiments result show that the algorithm is robust in noisy environm ent, low comp lexity, and easy to be imp lem ented in real time.
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
联合算法实验结果与分析
06
总结与展望
研究工作总结
基于深度学习的运动目标检测算法设计及实现
算法优化与实现
基于物理模型的运动阴影去除算法研究
实验分析与对比
研究成果与贡献
针对运动阴影问题，提出一种基于物理模型的阴影去除算法，有效降低了阴影对检测结果的影响
研究成果在运动目标检测领域具有一定的理论和应用价值
基于深度学习与阴影去除联合算法
通过深度学习模型对视频序列进行分析，同时对运动目标和阴影进行检测。然后，根据阴影的特征进行去除，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
基于深度学习与阴影去除联合算法
05
实验结果与分析
数据集
在研究运动目标检测中，我们使用了公开可用的数据集进行实验，包括[具体数据集名称]。这些数据集包含了各种场景下的运动目标图像，有利于我们训练和测试算法。
提出一种基于深度学习的运动目标检测算法，提高了检测精度和实时性
工作不足与展望
实验数据集不够全面，未来将扩充更多场景下的数据集
在实际应用中，需要考虑运动目标和阴影的动态变化和不确定性，进一步增强算法的鲁棒性
算法对计算资源和内存消耗较大，需进一步优化
THANK YOU.
谢谢您的观看
使用生成对抗网络（GAN）可以训练出能够生成没有阴影的图像的生成器，从而实现阴影的去除。
基于生成对抗网络（GAN）的阴影去除算法
04
运动目标检测与阴影去除联合算法
运动目标检测
01
通过对视频序列进行分析，检测出其中的运动目标。常用的方法包括背景减除法、光流法、帧间差分法等。
联合算法的基本思想和流程
R-CNN-based运动目标检测算法
利用区域提议网络（RPN）和CNN进行运动目标检测，准确率高、自适应性强。
基于局部纹理不变性的运动阴影去除算法
基于局部纹理不变性的运动阴影去除算法
胡园园;王让定
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)12
【摘要】视频序列运动目标检测过程中,运动目标往往会连同其投射阴影一起被检测为前景,这不利于对运动目标的进一步分类、识别等高层次视觉处理.为了提高运动目标检测的准确性,提出利用局部纹理不变性去除运动目标阴影.首先根据阴影的亮度色度属性分割出疑似阴影区域,然后在疑似阴影区域采用增强的局部纹理描述算子(ILT)提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性来去除阴影,最后结合阴影的空间几何属性优化运动目标检测结果.实验结果表明该算法可以有效去除阴影,并且具有较好的实时性.
【总页数】4页(P3141-3143,3146)
【作者】胡园园;王让定
【作者单位】宁波大学,信息科学与工程学院,浙江,宁波,315211;宁波大学,信息科学与工程学院,浙江,宁波,315211
【正文语种】中文
【中图分类】TF391.41
【相关文献】
1.基于YCbCr颜色空间和局部纹理加权的阴影去除方法 [J], 郑颖;赵娟;肖宿
2.基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法 [J], 王雅宁;张鸿
3.基于局部差分模式的不变性纹理分类 [J], 宋强;徐科;徐金梧
4.基于梯度域的保纹理图像阴影去除算法 [J], 黄微;傅利琴;王琛
5.基于YUV颜色空间与局部纹理的运动阴影去除 [J], 尚晋霞
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运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现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；阴影去除目录第一章绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 视频监控系统的发展和现状 (1)1.3 本课题研究的目的及意义 (2)1.4 课题主要研究工作及工作安排 (3)第二章基础理论 (5)2.1 引言 (5)2.2 颜色模型 (5)2.2.1 颜色模型的分类 (5)2.2.2 RGB颜色模型 (5)2.2.3 HSV颜色模型 (6)2.3 数学形态学 (7)2.3.1 基本思想 (8)2.3.2 基本运算 (8)第三章运动目标的检测 (10)3.1 引言 (10)3.2 运动目标检测算法概述 (10)3.2.1 光流法 (10)3.2.2 相邻帧差法 (10)3.2.3 背景差法 (11)3.3 基于RGB颜色空间的混合高斯模型 (11)3.3.1背景模型的建立 (12)3.3.2 背景模型的更新 (12)3.3.3 运动目标的检测与提取 (13)第四章阴影的去除 (15)4.1 引言 (15)4.2 阴影产生的机理 (15)4.3 阴影检测算法概述 (16)4.3.1 基于模型的阴影检测算法 (16)4.3.2 基于阴影属性的阴影检测算法 (16)4.4 阴影的光学特性 (17)4.5 前景二值图的提取 (18)4.6 基于RGB颜色空间的阴影去除算法 (18)4.6.1 确定颜色空间 (18)4.6.2 阴影的去除算法 (19)4.6.3 前景目标去噪与重建 (21)4.7 实验结果 (21)第五章总结与展望 (24)5.1 研究工作总结 (24)5.2 展望 (24)参考文献 (26)致谢............................................................................................................... 错误！未定义书签。
阴影消除算法研究
车辆视频检测中阴影消除方法研究摘要随着科学技术的发展和用户需求的多样化，智能视频监控系统也愈发体现出了其在安防领域中的重要作用。
实现智能视频监控的第一步就是从指定的监控场景中检测并提取出运动物体比如运动的人和车辆等。
而这些运动区域的准确提取是后续的目标跟踪、识别、分类等算法顺利进行的关键前提。
然而，在实际的智能视频监控系统中，由于各种光线的存在，场景中的运动物体往往会携带有或大或小的阴影，并且阴影与产生阴影的运动物体具有相同的运动特征，这就使得阴影常与目标对象一并被检测出来，影响了后续的图像处理和理解。
由此，阴影检测去除成为了智能视频监控领域中一个技术上的热点和难点。
本文提出了一种阴影检测与消除的简单、有效的方法，并给出了Matlab 仿真实验的验证结果，有效去除了目标车辆区中的阴影。
关键词：图像处理，车辆检测，图像分割，阴影消除，Matlab Study on Shadow Elimination Method for Vehicle Video Detection ABSTRACT As science and technology development and the diversification of user needs，intelligent video surveillance systems are also increasingly reflected in the security of itsimportant role in the field. The first step in intelligent video surveillance is to monitorthe scene from the specified to detect and extract moving objects such as movement ofpeople and vehicles etc.. And these movements accurately extract the region is thefollow-up tracking identification classification key prerequisite for the smoothalgorithm. However in practical intelligent video surveillance system the existence of avariety of light moving objects in the scene tend to carry large or small the shadowsand the shadow cast a shadow of moving objects with the same motion characteristicswhich makes a shadow and is often associated with the target object detected affectingthe subsequent image processing and understanding. Thus removal of shadow detectionhas become an intelligent video surveillance technology in the hot and difficult. Thispaper proposes a shadow detection and elimination of simple effective way and givesthe results of Matlab simulation verification effectively eliminates the shadowof thetarget vehicle area.KEY WORDS: image processing vehicle detection image segmentation shadowelimination Matlab 目录前言................................................................................................ 1第 1 章数字图像处理的基本知识................................................... 2 1.1 图像的数字化表示............................................................... 2 1.1.1 采样............................................................................. 2 1.1.2 量化.............................................................................. 2 1.2 图像的数字化表示............................................................... 4 1.2.1 RGB 颜色空间............................................................. 4 1.2.2 YUV 颜色空间............................................................. 5 1.2.3 HSV 颜色空间............................................................. 7第 2 章图像的分割方法................................................................... 8 2.1 帧差法.................................................................................. 8 2.2 光流法.................................................................................. 9 2.3 背景减除法......................................................................... 10第 3 章Matlab 图像处理................................................................. 12 3.1 Matlab 语言简介................................................................. 12 3.2 Matlab 中的图像的类型及相互转换.................................. 12 3.2.1 Matlab 中的图像类型................................................12 3.2.2 图像类型的转换....................................................... 14 3.2.3 Matlab 图像处理常用函数和算子............................. 15第 4 章阴影消除方法及Matlab 仿真............................................ 17 4.1 阴影消除方法..................................................................... 17 4.1.1 阴影的特性............................................................... 17 4.1.2 图像的边缘检测....................................................... 18 4.1.3 基于纹理的阴影检测............................................... 19 4.1.4 基于颜色空间的阴影检测........................................ 19 4.2 Matlab 仿真......................................................................... 21 4.2.1 YUV 颜色空间的阴影检测....................................... 21 4.2.2 像素的灰度比阴影检测............................................. 25结论.............................................................................................. 33谢辞.............................................................................................. 34参考文献.......................................................................................... 35附录.............................................................................................. 37外文资料翻译.................................................................................. 41 前言目前，国内外很多专家学者对视频中的阴影去除问题进行了比较深入的研究，提出了很多有效的算法，归纳来讲，阴影去除的主要方法可以分为两大类别:基于模型的方法和基于阴影特征的方法。
运动目标去除阴影的跟踪
运动目标去除阴影的跟踪【摘要】运动目标的影子会降低视频监控的性能，本文提出了一个提高目标跟踪精确率的去影算法。
该算法由四部分组成：建立一个实时性很强自动更新的背景模型，提取运动目标区域，消除运动目标的影子，最后对已去影的运动目标进行检测和跟踪。
实验结果表明我们的算法在处理目标去影跟踪上有着良好的性能，能在一定的程度上解决运动目标的遮挡问题，并去除目标自的阴影，提高了运动目标跟踪的鲁棒性。
【关键词】背景建模;阴影去除;灰度直方图;背景相差;跟踪1.引言在日新月异的计算机视觉技术发展中，行人定位变得越来越重要，尤其在智能视频监控领域。
智能视频系统可以迅速从原始视频帧中提取有用信息，同时它不仅解决了单一对象的细节检测，还增强了运动目标去影检测跟踪的鲁棒性[1]。
运动目标的跟踪意味着要准确检测其在视频序列中的位置和形状。
运动的目标和其他静止目标都会在强光下产生影子，因此运动目标的其中一个跟踪难度就是去除阴影的影响，不然就会降低跟踪精度。
在视频系列中对运动目标的阴影去除分为基于模型和基于属性特征[2]。
基于模型的有较大的局限性，是依据统计信息对特定场景的处理，需要事先知道场景分布，光照不同等先验信息，所以难度较大可行性较小。
基于属性的方法则是对颜色、亮度等方面的属性来检测阴影[3]。
阴影有和运动目标相同的速度，本文提出了一个多个运动目标跟踪的监控系统。
背景由一个固定的摄像机拍摄，我们的目标是从拍摄的视频序列信息中实现精确跟踪。
该算法基于灰度直方图空间来消除目标阴影并且对运动目标进行检测跟踪。
在灰度直方图空间中，根据运动物体和阴影之间像素值的不同可以将前景像素分为阴影和非阴影部分，用这种方式我们可以消除每一个阴影。
在静态背景下，我们使用了背景消除的方法去提取运动目标区域，同时基于灰度直方图空间去除阴影，最后在去影后的运动目标区域对运动目标较为准确的跟踪。
2.提取运动目标我们运用高斯函数对背景模型进行更新，并运用背景相差法提取运动目标。
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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。