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.
视 , 2005 (02) : 126 - 129. [ 3 ] 高滨. 实用加解扰系统 [ J ]. 电视技术 , 1997 (12) : 43 -
收系统中 ,控制字有较短的更换周期 ,这点恰好弥补 了 MHT算法的缺陷 ,很好的保证了整体的安全性 。
4 结 论
45. [ 4 ] 王贻良. M PEG2通用图像压缩编码原理一 [ J ]. 中国新
阴影和目标具有共同 的视 觉特 征 , 主 要体 现 在 [ 1 ] : ①由于阴影和背景图像间存在很大的不同 , 在运动检测过程中常常将阴影检测为前景 ; ②阴影 具有和目标相同的运动特征 ,难于区分 。因此 ,进行 阴影检测和去除比较困难 。为了解决阴影问题 , Cucchiara[ 2 ]等提出了一种在 HSV 颜色空间内去除 阴影的方法 , J iang[ 3 ]等提出了基于阴影强度与几何 特征的三步阴影检测算法 , Kumar[ 4 ] 等提出基于不 同彩色空间 ,检测前景物体及其阴影的方法 。为了 提高背景差分法检测运动目标的准确率 ,本文采用 了基于 YUV 颜色空间色度畸变和一阶梯度模型的 阴影检测算法 ,然后采用数学形态学滤波进行相应 的后处理消除杂点 ,从而正确的提取出运动目标 。
3max
σ g
i
,σg
i
(3)
将基于 YUV 颜色空间色度畸变与一阶梯度模
型的阴影判断准则相结合 ,对于当前图像中的象素
点 Ik ( x, y) ,阴影判定准则为 :
1, C1 ∪C2 Ik ( x, y) = 0, 其它
(4)
其中 , Ik ( x, y) = 1 表示第 k 帧点 ( x, y ) 是目标
θ=
arccos (
O |O
I′×O I′| |O
I′b I′b |
)
(2)
根据假设阴影和对应背景的色度相同 ,或稍微
有所改变 ,阴影判定准则 C1 定义为 θ < Tθ, 即如果
色度畸变小于阈值 Tθ,将其判定为阴影 ,否则判定
为前景 。但是在某些情况下 ,目标和阴色裤子的人走过
闻科技 , 1997 (9) : 13 - 16. [ 5 ] 王贻良. M PEG2通用图像压缩编码原理二 [ J ]. 中国新
闻科技 , 1997 (10) : 23 - 27.
条件接收系统是一种通过可以加扰和加密技术 来保证视频数据安全性的综合性系统 。MHT算法 是一种无需过多的硬件结构 ,不会造成多余的运算
Y 0. 299 0. 587 0. 114 R U = - 0. 147 - 0. 289 0. 436 G (1)
V 0. 615 - 0. 515 - 0. 100 B
作者简介 :刘雪 (1982 - ) ,女 ,山东乳山人 ,硕士研究生 ,主研方向 :计算机视觉 、图像处理 。 收稿日期 : 2006 - 09 - 02
No. 5
Oct. , 2008
微 处 理 机
M ICROPROCESSORS
第5 2008年
期 10
月
运动目标检测中的阴影去除方法
刘 雪 ,常发亮 ,王华杰
(山东大学控制科学与工程学院 ,济南 250061)
摘 要 :采用背景差分法检测运动目标时常常将阴影点检测成前景点 ,对目标分割与提取产生 严重影响 。为了准确提取运动目标 ,提出了一种基于 YUV 颜色空间色度畸变和一阶梯度模型进行 阴影去除的方法 。实验表明该算法抗干扰能力强 ,而且复杂度较低 ,易于实现实时运动图像处理 。
通常摄像机的数据以 RGB、YUV 或 YCrCb的格 式输出 ,考虑到计算效率和阴影检测这一目的 ,我们 采用 YUV 颜色空间 ,其中 , Y表示亮度 , U、V 表示色 度 。 YUV 颜色空间的优点是它的亮度信号 Y与色 度信号 U , V 是相互独立的 ,并且与 RGB 颜色空间 存在一种线性变换关系 ,转换较为简单 。 YUV 颜色 空间与 RGB 颜色空间的转换关系如公式 ( 1) ,三维 YUV 颜色空间模型如图 1 ( a)所示 。
一条灰色的水泥马路 ,此时仅仅依靠像素点的颜色
信息不能可靠的分辨出该点是阴影点还是目标点 ,
因此通过利用图像的一阶梯度信息来有效地处理此
类问题 。
对于背景图像中每一个像素点 ,采用 Sobel算
子计算 x和 y方向上的梯度 bxi ( x, y)和 byi ( x, y) ,以
及方差
σ g
i
(
i
=
R,
图 2 普通霍夫曼编码及 MHT算法的实现方法
(5)较好的兼容性 。采用 MHT算法时 ,仅编码 作为一种加扰算法 ,应用在条件接收系统中 ,来简化
器中的可变长编码器 (VLC)的内部结构发生部分变 系统结构 ,减小成本 。
化 ,其输入和输出几乎没有改变 ,可与绝大部分其他 模块的接口完全兼容 。
Key words: Shadow supp ression; Moving object detection; Color space; First order gradient
1 引 言
2 颜色模型
从视频序列图像中实时分割运动目标 ,是计算 机视觉应用领域中一项基本而又重要的环节 。检测 前景目标大多采用背景差分法 ,所以阴影点常常被 误检测为前景点 ,严重影响了目标的分割与提取 。 例如阴影会导致场景内目标的融合 ,目标几何特征 的扭曲 ,虚假目标的出现等 ,这些都直接影响到目标 分类 、识别 、跟踪等后续处理 。
G,
B
)
, 同时计算背景的均方差
σ gi
(
i
=
R,
G,
B
)
。同样采用
Sobe l算子计算每一当前
帧上的像素点在 x方向和 y 方向上的梯度 ix ( x, y )
和 iy ( x, y) ( i = R, G, B ) 。阴影判定准则 C2 定义如
下 [5] :
∑
i = R, G, B
( ix ( x, y) - bx ( x, y) ) 2 + ( iy ( x, y) - by ( x, y) ) 2 >
关键词 :阴影去除 ;运动目标检测 ;颜色空间 ;一阶梯度 中图分类号 : TP391. 4 文献标识码 : A 文章编号 : 1002 - 2279 (2008) 05 - 0116 - 02
An Shadow Suppression m ethod in D etecting M ov ing O bject
[ 6 ] 王贻良. M PEG2通用图像压缩编码原理三 [ J ]. 中国新 闻科技 , 1997 (11) : 27 - 31.
[ 7 ] Chang - Ping W u, C. - C. J. Kuo. Efficient multimedia
encryp tion via entropy codec design [ J ]. SP IE
5期
刘 雪等 :运动目标检测中的阴影去除方法
·117·
图 1 YUV颜色空间模型及其色度的平面模型
3 阴影去除算法
假设图像像素点为 Xk ,令 I = [ Y ( Xk ) , U ( Xk ) ,
V (Xk ) ], Ib = [ Yb (Xk ) , Ub (Xk ) , Vb (Xk ) ]Xk ,其中 I和 Ib 分别 表 示 当 前 图 像 和 背 景 图 像 中 该 像 素 点 在 YUV 颜色空间的 YUV 分量值 。 I′和 I′b 分别为 I和 Ib 在 UV 空间的投影 ,如图 1 ( b) 。将当前图像像素 点和对应的背景像素点的色度畸变定义为 :
4 实验结果及分析
应用上述算法分别在室内和室外场景下进行了 实验 。下面给出阴影去除算法的结果 。图 2为室内 环境下自拍的图像 ,图 3 为室外环境下 ,两者环境 、 光照等条件不同 ,算法均有效的去除了阴影 。其中 , ( a)为输入图像 , ( b)为背景差分检测的运动区域二 值化后的结果 , ( c)为经过阴影去除和形态学处理 后的结果 , ( d)为运动目标提取结果 ,可见得到的最 终检测结果较好的反映了实际的运动目标 。
点 ,否则为阴影点 。 C1 , C2 分别为利用色度畸变和
一阶梯度模型的分类准则 。当点 I ( x, y)满足 C1 或
C2 时 ,认为该点为目标点 ,否则为阴影点 。
最后通过数学形态学滤波和区域填充方法有效
的去除背景区域中零散的噪声点和前景目标区域中
零散的“孔洞 ”。具体方法是先用 3 ×3的腐蚀模板 过滤 ,消除孤立噪声点 ,然后再用同样大小的膨胀模 板过滤 ,对断裂或者“孔洞 ”部分进行处理 。
量 ,对视频数据压缩质量也几乎没有影响 ,且具有较 高安全性的视频加密算法 。这些特性使其非常适合
international symposium on electronic imaging. San Jose. Jan 2001: 696 - 704.
(上接第 117页 )
5 结 束 语
运动目标检测过程中阴影常被误检为目标 ,从 而导致跟踪 、识别等后续处理的错误 。本文提出了 一种基于 YUV 颜色色度畸变和一阶梯度模型的阴 影检测算法 ,消除了阴影对目标定位和目标形状的 影响 ,从而提高了运动目标检测的精度 。实验表明 , 算法对于室内和室外的视频序列均取得了较好的目 标检测效果 。
(6)高安全性 。条件接收系统是一种具有高安 全性的系统 ,而 MHT算法本身的结构决定了其对除 选择明文攻击以外的攻击具有良好的强度 。条件接
参考文献 : [ 1 ] 吴月名. 浅析条件接收在数字电视的应用 [ J ]. 中国科
技信息 , 2006 (02) : 83 - 84. [ 2 ] 朱倩. DVB 条件接收系统结构研究 [ J ]. 中国有线电
图 3 室外场景下阴影去除结果 (下转第 121页 )
5期
郑妍芳 : MHT算法及其在条件接收系统中的应用
·121·
多了三步操作 , 每个符号译出的平均码位要大于 3 b it,即每加 密 一 个 比 特 的 数 据 所 耗 费 的 净 计 算 量 少于一个操作 。
(4)对编码后的压缩率影响极小 。不同的霍夫 曼编码表对数据的压缩效果几乎相同 ,采用不同的 霍夫曼编码表时几乎不会对压缩率产生影响 。