運(yùn)動(dòng)物體及其陰影檢測(cè)與分離.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，運(yùn)動(dòng)物體的正確檢測(cè)是監(jiān)控系統(tǒng)和智能交通系統(tǒng)不可或缺的組成部分。運(yùn)動(dòng)陰影伴隨運(yùn)動(dòng)物體產(chǎn)生，與運(yùn)動(dòng)物體相同的運(yùn)動(dòng)模式和明顯區(qū)別于背景的外觀，給運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)帶來(lái)諸多問(wèn)題。許多研究和應(yīng)用如行為分析、物體識(shí)別、物體跟蹤等，在正確分割運(yùn)動(dòng)物體與其陰影后能得到更具魯棒性的結(jié)果。因此運(yùn)動(dòng)物體及其陰影檢測(cè)與分離是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一項(xiàng)重要的研究課題。由于運(yùn)動(dòng)物體與陰影具有相似的顏色特征以及運(yùn)動(dòng)物體位于其他運(yùn)動(dòng)物體投影中會(huì)給運(yùn)動(dòng)物體與其陰影的

2、正確分離帶來(lái)一定困難，因此運(yùn)動(dòng)物體與其陰影正確分離是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本文針對(duì)運(yùn)動(dòng)物體及其陰影檢測(cè)與分離進(jìn)行研究，主要內(nèi)容包括以下兩個(gè)方面:
　　針對(duì)運(yùn)動(dòng)物體或其陰影與背景顏色相似以及背景運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，提出一種基于多特征與雙背景模型的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)方法。該算法首先利用顏色特征、紋理特征、光流軌跡的時(shí)間統(tǒng)計(jì)信息建立背景的統(tǒng)計(jì)模型，基于背景像素時(shí)間一致性假設(shè)和背景聚類于統(tǒng)計(jì)模型中一個(gè)或多個(gè)分布的特點(diǎn)建立魯棒的背景模型，最后根據(jù)背

3、景期望值與像素觀察值的匹配分?jǐn)?shù)提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域?；谧耘膱D像序列和公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)提供的視頻，利用召回率與準(zhǔn)確率評(píng)估參數(shù)以及與真實(shí)值對(duì)比驗(yàn)證方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于多特征與雙背景模型的背景相減算法能提高在運(yùn)動(dòng)物體與背景顏色相似及背景運(yùn)動(dòng)情形下運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)的正確率。
　　針對(duì)運(yùn)動(dòng)物體與陰影顏色相似以及運(yùn)動(dòng)物體沉浸于其他運(yùn)動(dòng)物體陰影里的難題，提出一種基于亮度比和運(yùn)動(dòng)模式的運(yùn)動(dòng)物體及其陰影分離算法。該方法利用陰影在亮度比(brightnes

4、s ratio，BR)空間滿足的空間平滑一致性特征，對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行分割，再利用亮度比高斯分布分割潛在的陰影區(qū)域并利用每幀圖像陰影像素更新亮度比模型?；谶\(yùn)動(dòng)物體與其陰影具有相同的運(yùn)動(dòng)模式和相對(duì)不變的位置關(guān)系，利用SIFT(scale invariant feature transform)流模式優(yōu)化陰影區(qū)域。通過(guò)自拍室外場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)、公開(kāi)數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)以及與現(xiàn)有方法對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的有效性。結(jié)果表明基于亮度比和運(yùn)動(dòng)模式的運(yùn)動(dòng)物體及其陰影分離算法