專利名稱：視頻監(jiān)控中的陰影消除方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視頻監(jiān)控中的陰影消除方 法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
視頻監(jiān)控系統(tǒng)一般都是使用固定的攝像機(jī)對某一場景進(jìn)行連續(xù)不斷的拍 攝，對收集的視頻流進(jìn)行處理，檢測其中的運動目標(biāo)，并對運動目標(biāo)進(jìn)行分類、 跟蹤、識別等后續(xù)處理。陰影消除是運動目標(biāo)檢測所要解決的主要問題之一。在檢測運動目標(biāo)時， 如不考慮陰影的影響，將可能導(dǎo)致嚴(yán)重問題，比如場景內(nèi)目標(biāo)的融合(陰影可 能連接若干獨立目標(biāo))、虛假目標(biāo)的出現(xiàn)(陰影被檢測為目標(biāo))。這些都會對目 標(biāo)跟蹤、識別造成極大的負(fù)面影響，導(dǎo)致錯誤率大大增加，使視頻監(jiān)控系統(tǒng)的 整體性能大大下降。針對陰影對運動目標(biāo)檢測所帶來的影響等問題，現(xiàn)有的方法主要是在HSV 色彩空間進(jìn)行陰影檢測或者利用邊緣信息檢測陰影。如中國專利申請"二維彩 色場景陰影區(qū)域分割方法"(200610024415.8 )中所介紹的技術(shù)方案是根據(jù)陰影 區(qū)域具有明顯高的色調(diào)值H，以及陰影區(qū)域與非陰影區(qū)域中紅R、綠G、藍(lán)B三 分量光強存在差異，進(jìn)行陰影區(qū)域的分割，從而提高彩色數(shù)字圖像分析和目標(biāo) 提取的靈活性和筒便性。但是，從RGB顏色空間到HSV顏色空間的轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù) 計算量大，耗費時間多，因此，難以應(yīng)用到視頻監(jiān)控情況下，計算邊緣同樣會 耗費大量的時間，影響陰影檢測的實時性。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種能夠提高陰影檢測的運 算速度，有利于實時應(yīng)用的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的技術(shù)方案如下 一種視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，包括如下步驟:(1) 收集初始的若干幀圖像，建立背景模型，得到背景圖像；(2) 將所獲取的視頻流圖像作為輸入圖像，檢測前景像素點，區(qū)分運動的 像素點和靜止的像素點，得到二值化的前景圖像；(3) 檢測并補償前景圖像中的陰影點，將陰影補償之后的前景圖像輸出；(4) 利用步驟(3)中補償后的前景圖像和當(dāng)前輸入圖像更新背景圖像， 重復(fù)步驟(2)的操作。進(jìn)一步，在上述視頻監(jiān)控中的陰影消除方法中，步驟(l)中建立背景模型 的方法如下收集若干幀圖像(/。,v..,/^,提取其中的y分量，得到k,j;,...,};}, 設(shè)定更新速率"，按照下述公式建立背景圖像a:其中，更新速率"為0~l之間的常數(shù)， 一般取0. 01 0. 05。進(jìn)一步，在上述視頻監(jiān)控中的陰影消除方法中，步驟(2)中得到前景圖像 的方法為對于當(dāng)前輸入圖像，將其與背景圖像相減并取絕對值得到差分圖象， 再使用闞值化方法對差分圖像進(jìn)行二值化處理；然后，使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對 兩幅二值化圖像進(jìn)行濾波處理，填充前景區(qū)域中的空洞，同時去除面積較小的 孤立區(qū)域、非連通區(qū)域，只保留連通區(qū)域的面積大于給定閾值的連通部分。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，步驟(2)中所得到的二值 化前景圖像的運動像素點為1,背景像素點為0。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，所述的閾值化方法可以選 用大津法、最大類間方差法、直方圖法。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，所述的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法可 以選用膨脹運算、腐蝕運算、開運算、關(guān)運算。進(jìn)一步，在上述^l頻監(jiān)控中的陰影消除方法中，步驟(3)中是利用光譜的色度不變性來檢測陰影。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，所述的檢測陰影的方法為設(shè)f時刻，背景圖像5,中(x,力處的像素點的像素值為0^,，v,),當(dāng)前輸入圖像(x,力處的像素點的像素值為(《，x:，x;)，首先，計算該處的像素點顏色Y分量的衰減值 =《，再通過下述公式判斷0c,力處是否為陰影點c 、」1 "min <" <i n i-" i<; ni《/、 i<rv其中，S(x,力為(x，力處像素點的陰影掩模，如果像素點被判為陰影，則掩模為i,否則為0;閾值r"和7;標(biāo)明色度允許的波動。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，只在前景圖像上的運動區(qū) 域的像素點進(jìn)行陰影檢測，以提高運算速度。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，對標(biāo)記為陰影的區(qū)域進(jìn)行 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波，以消除誤;險的陰影。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，步驟(3)中對檢測到的每 個陰影區(qū)域進(jìn)行區(qū)域連通分析；然后，對于任意一個陰影區(qū)域，統(tǒng)計在該區(qū)域 的所有的輪廓點中與前景物體相連的輪廓點的數(shù)目，并計算該數(shù)目與輪廓點總 數(shù)的比例，如果計算所得的比例高于所定的閾值，則確定該區(qū)域不屬于陰影區(qū) 域。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，步驟(3)中在前景圖像上 進(jìn)行陰影補償?shù)姆椒閷⑻幱陉幱皡^(qū)域的像素點設(shè)置為背景點，然后將陰影補 償之后的前景圖像輸出。如上所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其中，步驟(4)中更新背景圖像 的方法為設(shè)當(dāng)前的背景圖像中任意一個像素點為萬,(O,當(dāng)前的前景圖像中任意 一個像素點為巧(,')，當(dāng)前輸入圖像中任意一個像素點的Y分量為i;(/)，設(shè)定更新 速率- ,按照如下公式計算新的背景圖像中的每一個像素點的值—1卿)+ (1一卿)柳=0 其中，更新速率〃為0 1之間的小常數(shù)， 一般取0. 01 0. 05。一種視頻監(jiān)控中的陰影消除系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括如下組成4莫塊--背景建模模塊，用于通過收集到的圖像建立背景模型，得到背景圖像；—前景檢測模塊，用于通過計算當(dāng)前圖像與背景圖像的差異，將運動的像素點與靜止的像素點進(jìn)行區(qū)分；一陰影消除模塊，用于檢測前景圖像中的陰影點并補償這些陰影點； 一背景更新模塊，用于在獲得運動區(qū)域后，對位于非運動區(qū)域的像素點進(jìn) 行背景更新；背景建模模塊與前景檢測模塊連接，前景檢測模塊再分別連接陰影消除模 塊和背景更新模塊。與現(xiàn)有方法相比，本發(fā)明的有益效果如下(1) 本發(fā)明利用攝像頭捕獲的原始的YUV圖像進(jìn)行運動檢測和陰影檢測， 不需要進(jìn)行色彩空間變換或者邊緣檢測，運算速度更快，有利于實時處理的要求。(2) 本發(fā)明需要設(shè)置的閾值很少，只有 m需要根據(jù)場景變化調(diào)試，大部 分參數(shù)都可以直接指定，易于調(diào)試和維護(hù)。(3) 在后處理方法中，本發(fā)明利用陰影分布的位置分布特性輔助形態(tài)學(xué)濾波處理，進(jìn)一步降低了誤檢率。


圖1為本發(fā)明的方法流程圖。圖2為本發(fā)明的系統(tǒng)框圖。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。本發(fā)明所提供的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法的流程如圖1所示，包括如下 步驟(1) 收集初始的若干幀圖像，建立背景模型，得到背景圖像；(2) 將所獲取的視頻流圖像作為輸入圖像，檢測前景像素點，區(qū)分運動的像素點和靜止的像素點，得到二值化的前景圖像；(3) 檢測并補償前景圖像中的陰影點，將陰影補償之后的前景圖像輸出；(4) 利用步驟(3)中補償后的前景圖像和當(dāng)前輸入圖像更新背景圖像， 重復(fù)步驟(2)的操作。上述各步驟的具體實現(xiàn)方式如下*確立背景圖像在上述方法中，首先需要確立背景圖像，以便進(jìn)一步從當(dāng)前輸入圖像中得 到前景圖像。本發(fā)明所提供的建立背景模型，得到背景圖像的方法如下收集若干幀圖像仏,A,…,/j,提取其中的Y分量，得到設(shè)定更 新速率"(0~1之間的小常數(shù)， 一般取0. 01 0. 05 )，按照公式1建立背景圖像B,:*生成前景圖像背景圖像確立后，便可以根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與背景圖像的差異，將運動的 像素點與靜止的像素點區(qū)分開來。將通過攝像機(jī)或者網(wǎng)絡(luò)攝像頭獲取的視頻流 圖像分別作為當(dāng)前輸入圖像，將其與背景圖像相減并取絕對值得到差分圖像， 再使用閾值化方法對差分圖像進(jìn)行二值化處理，使所得到的二值化前景圖像的 運動像素點為1，背景像素點為0。在這里可以選用各種閾值化方法，如大津法、 最大類間方差法、直方圖法等。然后，使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法(比如膨脹運算、腐蝕運算、開運算、關(guān)運算 等)對二值化圖像進(jìn)行濾波處理，填充前景區(qū)域中的空洞，同時去除面積較小 的孤立區(qū)域、非連通區(qū)域，只保留連通區(qū)域的面積大于給定閾值的連通部分。*檢測并補償前景圖像中的陰影點本發(fā)明主要利用光譜的色度不變性(photometric color invariants)來 檢測陰影。所謂色度不變性是描述每個像素點顏色配置(configuration)的函 數(shù)，像素的顏色配置不受陰影、視角、目標(biāo)表面方向(surface orientation) 及光照強度的影響。 一般情況下，同一像素點的顏色配比在正常光照條件下和 陰影條件下基本不變，利用這一特性，可以有效地進(jìn)行陰影;險測。視頻監(jiān)控中常用的顏色空間是RGB或者YUV，在RGB空間描述顏色不變性不直觀也不方便，而在某些變換色彩空間如YUV、 HSV中，描述色度不變性則很容易，但是，從RGB空間到HSV空間的變換會占用大量的計算資源，影響實時性。因此，在YUV色彩空間進(jìn)行陰影檢測是視頻監(jiān)控情況下的最佳選擇。在YUV色彩空間中，像素點被陰影覆蓋后，Y、 U、 V三通衰減的比例近似相等。這一假設(shè)在一般的視頻監(jiān)控環(huán)境下均成立。本發(fā)明正是利用這一特性檢測陰影。設(shè)f時刻，背景圖像S,中(x,力處的像素點的像素值為(nv,)，當(dāng)前輸入圖像(x，力處的像素點的像素值為(x/,x;，x;)。首先，計算該處的像素點顏色Y分量的衰減值"=(,再通過公式2判斷(x,力處是否為陰影點其中，S(x,力為(x,力處像素點的陰影掩模，如果像素點被判為陰影，則掩模 為l，否則為0。"自是像素點顏色Y分量的最大衰減閾值，設(shè)定這個亮度下限是 為了防止將黑色物體誤判為陰影。閾值 ;和7;標(biāo)明色度允許的波動，可以根據(jù)需 要調(diào)節(jié)。t;和rv的取值范圍是根據(jù)具體情況選擇的，本實施方式中給出 一種可行的方 法。假設(shè)x,"/",和x;/v,符合單高斯分布，通過統(tǒng)計分析，分別估計出x;/",和x;/v,的 均方差，將j;和7;設(shè)置為jc;7w,和《/v,的均方差的三倍即可。實際計算時，可以認(rèn)為陰影只分布在運動區(qū)域即只考慮運動陰影，從而只 需要在前景圖像上的運動區(qū)域的像素點進(jìn)行上述檢測，這樣可以提高運算速度。然后，對標(biāo)記為陰影的區(qū)域進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波，以消除誤檢的陰影。一 般情況下，陰影都只分布在運動目標(biāo)周圍的一兩個區(qū)域中，因此可以對;險測到 的陰影像素點進(jìn)行連通性分析，去除面積較小的區(qū)域，只保留面積最大的一至 兩個區(qū)域作為陰影區(qū)域。最后，在前景圖像上進(jìn)行陰影補償，即將處于陰影區(qū) 域的像素點設(shè)置為背景點，將陰影補償之后的前景圖像輸出。對標(biāo)記為陰影的區(qū)域進(jìn)行的連通性分析主要包括以下步驟(1) 對圖像進(jìn)行3x3的中值濾波，以去除孤立的噪聲點；(2) 對步驟(1)中得到的圖像進(jìn)行3x3的形態(tài)學(xué)膨脹操作；(3) 對步驟(2)得到的圖像進(jìn)行邊界跟蹤(Bound Tracking)或者邊緣 點連接(Edge Point Linking),得到圖像中每個連通區(qū)域的邊界，從而獲得每 個連通區(qū)域的相關(guān)信息如大小、面積等，然后除去面積小于一定閥值或者形狀 不規(guī)則的連通區(qū)域。另外，在陰影去除過程中，可能存在"過去除"現(xiàn)象，即把和陰影相似的前景 物體也當(dāng)作陰影去掉了 ，本發(fā)明主要通過對陰影區(qū)域輪廓的分析來消除這種"過 去除"現(xiàn)象。首先，對檢測到的每個陰影區(qū)域進(jìn)行連通性分析；然后，對于任意一個陰影區(qū)域，統(tǒng)計在該區(qū)域的所有的輪廓點中與前景物體相連的輪廓點的數(shù) 目，并計算該數(shù)目與輪廓點總數(shù)的比例，如果計算所得的比例高于某個閾值， 則認(rèn)為該區(qū)域不屬于陰影區(qū)域。閾值的大小可以根據(jù)監(jiān)控場景的具體情況而定， 進(jìn)行靈活的調(diào)節(jié)。*更新背景圖像由于光照變化、人為活動的影響，監(jiān)控環(huán)境中的場景會處于不斷的變化之 中從而導(dǎo)致背景圖像的變化，所以需要不斷的更新背景圖像以獲取正確的前景 圖像。設(shè)當(dāng)前的背景圖像中任意一個像素點為A(,')，當(dāng)前的前景圖像中任意一個像素點為《(/)，當(dāng)前輸入圖像中任意一個像素點的Y分量為i;(/)，則按照如下公式 (3 )計算新的背景圖像中的每一個像素點萬,+1(0的值。K"柳 柳=1 ("卿)柳=0其中， 〃是更新速率(0 1之間的小常數(shù)， 一般取0. 01 0. 05 )。 獲得運動區(qū)域后，僅對位于非運動區(qū)域的像素點按照上式進(jìn)行背景更新， 位于運動區(qū)域的和陰影區(qū)域的像素點的背景均保持不變。本發(fā)明的系統(tǒng)框圖如圖2所示，包括背景建才莫^t塊、前景才企測沖莫塊、陰影 消除模塊和背景更新模塊，背景建模模塊與前景檢測模塊連接，前景檢測模塊 再分別連接陰影消除模塊和背景更新模塊?！霰尘敖ＤK背景建模模塊的主要功能是利用收集到的圖像建立背景模型，得到背景圖 像。在實際應(yīng)用中，該模塊在得到建模指令后，收集若干幀圖像，提取其中的Y 分量，設(shè)定更新速率"(0~1之間的小常數(shù)， 一般取0. 01 0. 05)，按照上述方 法中所提出的公式(1)來建立背景圖像?！銮熬皺z測模塊前景檢測模塊的主要功能是通過計算當(dāng)前圖像與背景圖像的差異，將運動 的像素點與靜止的像素點區(qū)分開來，以生成二值化前景圖像。該模塊的實現(xiàn)原 理是針對當(dāng)前輸入圖像，將其與背景圖像相減并取絕對值得到差分圖像，再使用閣值化方法對差分圖像進(jìn)行二值化處理；然后，使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對二值 化圖像進(jìn)行濾波處理，填充前景區(qū)域中的空洞，同時去除面積較小的孤立區(qū)域、 非連通區(qū)域，只保留連通區(qū)域的面積大于給定閾值的連通部分。■陰影消除4莫塊陰影消除模塊的主要功能是檢測前景圖像中的陰影點并補償這些陰影點。 該模塊在YUV色彩空間進(jìn)行陰影檢測，并利用了在YUV色彩空間中，像素點 被陰影覆蓋后，Y、 U、 V三通衰減的比例近似相等這一特性。在具體實現(xiàn)中，首先計算背景圖像中和當(dāng)前輸入圖像中(x,力處的像素點顏 色Y分量的衰減值，再通過上述方法中所提到的公式(2)判斷(x,力處是否為陰 影點，如果像素點被判為陰影，則掩模為l，否則為0。實際計算時，只在前景圖 像上的運動區(qū)域的像素點進(jìn)行上述檢測，以提高運算速度。然后，對標(biāo)記為陰 影的區(qū)域進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波，以消除誤沖全的陰影。最后，在前景圖像上進(jìn)行 陰影補償，即將處于陰影區(qū)域的像素點設(shè)置為背景點，將陰影補償之后的前景 圖像輸出。針對上述方法中提到的"過去除"現(xiàn)象，該模塊實現(xiàn)了消除"過去除"的功 能。對檢測到的每個陰影區(qū)域進(jìn)行區(qū)域連通分析；然后，對于任意一個陰影區(qū) 域，統(tǒng)計在該區(qū)域的所有的輪廓點中與前景物體相連的輪廓點的數(shù)目，并計算 該數(shù)目與輪廓點總數(shù)的比例，如果計算所得的比例高于某個閾值，則認(rèn)為該區(qū) 域不屬于陰影區(qū)域?！霰尘案虏拍獕K獲得運動區(qū)域后，該模塊僅對位于非運動區(qū)域的像素點按照公式(3)進(jìn)行 背景更新，位于運動區(qū)域的和陰影區(qū)域的像素點的背景均保持不變。本發(fā)明所述的方法及系統(tǒng)并不僅限于具體實施方式
中所述的實施例，本領(lǐng) 域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案得出其他的實施方式，同樣屬于本發(fā)明的技 術(shù)創(chuàng)新范圍。
權(quán)利要求
1.一種視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，包括如下步驟(1)收集初始的若干幀圖像，建立背景模型，得到背景圖像；(2)將所獲取的視頻流圖像作為輸入圖像，檢測前景像素點，區(qū)分運動的像素點和靜止的像素點，得到二值化的前景圖像；(3)檢測并補償前景圖像中的陰影點，將陰影補償之后的前景圖像輸出；(4)利用步驟(3)中補償后的前景圖像和當(dāng)前輸入圖像更新背景圖像，重復(fù)步驟(2)的操作。
2. 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于步驟(1) 中建立背景模型的方法如下收集若干幀圖像仏,提取其中的Y分量， 得到^,《,…,jy,設(shè)定更新速率"，按照下述^^式建立背景圖像A:
3. 如權(quán)利要求2所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于所述的 更新速率"為0~1之間的常數(shù)， 一般取0. 01~0. 05。
4. 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于步驟(2 ) 中得到前景圖像的方法為對于當(dāng)前輸入圖像，將其與背景圖像相減并取絕對 值得到差分圖像，再使用閾值化方法對差分圖像進(jìn)行二值化處理；然后，使用 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對兩幅二值化圖像進(jìn)行濾波處理，填充前景區(qū)域中的空洞，同 時去除面積較小的孤立區(qū)域、非連通區(qū)域，只保留連通區(qū)域的面積大于給定闞 值的連通部分。
5. 如權(quán)利要求4所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于步驟(2 ) 中所得到的二值化前景圖像的運動像素點為1,背景像素點為0。
6. 如權(quán)利要求4或5所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于所 述的闊值化方法可以選用大津法、最大類間方差法、直方圖法。
7. 如權(quán)利要求4或5所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于所 述的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法可以選用膨脹運算、腐蝕運算、開運算、關(guān)運算。
8. 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于步驟(3 ) 中是利用光i普的色度不變性來檢測陰影。
9. 如權(quán)利要求8所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于所述的 檢測陰影的方法為設(shè)f時刻，背景圖像^中(x,力處的像素點的像素值為 (少,，",，v,),當(dāng)前輸入圖像(x,力處的像素點的像素值為0/,《,:O,首先，計算該處的像素點顏色Y分量的衰減值"=《，再通過下述公式判斷(x,力處是否為陰影點其中，SOc,力為(x,力處像素點的陰影掩模，如果像素點被判為陰影，則掩模為1,否則為0;閾值7;和7;標(biāo)明色度允許的波動。
10. 如權(quán)利要求9所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于只在 前景圖像上的運動區(qū)域的像素點進(jìn)行陰影檢測，以提高運算速度。
11. 如權(quán)利要求9所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于對標(biāo) 記為陰影的區(qū)域進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波，以消除誤檢的陰影。
12. 如權(quán)利要求11所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于步驟 (3)中對檢測到的每個陰影區(qū)域進(jìn)行區(qū)域連通分析，對于任意一個陰影區(qū)域，統(tǒng)計在該區(qū)域的所有的輪廓點中與前景物體相連的輪廓點的數(shù)目，并計算該數(shù) 目與輪廓點總數(shù)的比例，如果計算所得的比例高于所定的閾值，則確定該區(qū)域 不屬于陰影區(qū)域。
13. 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于步驟(3) 中在前景圖像上進(jìn)行陰影補償?shù)姆椒閷⑻幱陉幱皡^(qū)域的像素點設(shè)置為背 景點，然后將陰影補償之后的前景圖像輸出。
14. 如權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控中的陰影消除方法，其特征在于步驟(4) 中更新背景圖像的方法為設(shè)當(dāng)前的背景圖像中任意一個像素點為g(/)， 當(dāng)前的前景圖像中任意一個像素點為f(O,當(dāng)前輸入圖像中任意一個像素點的Y 分量為K(/)，設(shè)定更新速率"，按照如下公式計算新的背景圖像中的每一個像素 點《+1(/)的值S (, )-{柳 柳=1
15. —種視頻監(jiān)控中的陰影消除系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括如下組成模塊—背景建模模塊，用于通過收集到的圖像建立背景模型，得到背景圖像；--前景檢測模塊，用于通過計算當(dāng)前圖像與背景圖像的差異，將運動的像素點與靜止的像素點進(jìn)行區(qū)分；—陰影消除模塊，用于檢測前景圖像中的陰影點并補償這些陰影點；--背景更新模塊，用于在獲得運動區(qū)域后，對位于非運動區(qū)域的像素點進(jìn)行背景更新；背景建模模塊與前景檢測模塊連接，前景檢測模塊再分別連接陰影消除模 塊和背景更新模塊。
全文摘要
本發(fā)明屬于視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視頻監(jiān)控中的陰影消除方法及系統(tǒng)。該方法收集初始的若干幀圖像，建立背景模型，得到背景圖像；將所獲取的視頻流圖像分別作為輸入圖像，檢測前景像素點，區(qū)分運動的像素點和靜止的像素點，得到二值化的前景圖像；檢測并補償前景圖像中的陰影點，將陰影補償之后的前景圖像輸出；利用補償后的前景圖像和當(dāng)前輸入圖像更新背景圖像，重復(fù)上述操作。本發(fā)明利用攝像頭捕獲的YUV圖像直接進(jìn)行運動檢測和陰影檢測，避免了常用的陰影檢測方法中的色彩空間轉(zhuǎn)化或者邊緣檢測操作，進(jìn)一步提高了陰影檢測的運算速度，有利于實時應(yīng)用。
文檔編號G06K9/00GK101236606SQ200810101499
公開日2008年8月6日 申請日期2008年3月7日 優(yōu)先權(quán)日2008年3月7日
發(fā)明者磊 王, 鄧亞峰, 英 黃 申請人:北京中星微電子有限公司