阴影消除研究-白红宇

阴影消除研究

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发布时间：2019-03-03

本文共 1770 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

在视频分析中，光照强烈的环境会导致阴影被误认为运动目标。为了解决这个问题，我们可以利用HSV空间的特性，结合阴影亮度降低但色度保持不变的特点，设计了一种有效的阴影检测算法。

阴影检测原理

HSV颜色空间：HSV（色彩、饱和度、明度）颜色空间在处理色彩信息时更具灵活性，尤其适合识别阴影区域。

阴影特性：阴影在明度（Value）上较低，但色彩（Color）信息保持不变。通过分析HSV通道，可以有效区分阴影与其他运动目标。

亮度与色度分析：在HSV空间中，阴影区域的亮度低但色度稳定。通过计算亮度与色度的比率，可以有效识别阴影区域。

算法实现步骤

图像转换：将原始图像和背景图像分别转换为HSV颜色空间。

图像减去：对当前帧与背景帧进行减去操作，突出运动区域。

HSV分析：分别提取HSV三个通道（H、S、V）的信息。

亮度与色度比率计算：

亮度比率（Intensity Ratio）：V亮度与背景V亮度的比率。

色度比率（Color Ratio）：H和S通道的亮度比率。

阴影判断条件：

亮度比率在某个范围内（0.3到0.8）。

色度比率与背景色度比率接近。

图像处理：根据判断结果，设置阴影区域为不运动区域。

代码实现

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include 
   
    
#include 
    
     
#include 
     
      
using namespace cv;
using namespace std;
void ShadeDetect(const Mat& currImg, const Mat& bkImg) {
    Mat hsvCurr, hsvBk;
    // 转换为HSV颜色空间
    cvtColor(currImg, hsvCurr, CV_BGR2HSV);
    cvtColor(bkImg, hsvBk, CV_BGR2HSV);
    
    vector
      
        currData, bkData;
    currData = hsvCurr.data;
    bkData = hsvBk.data;
    
    int height = currImg.rows;
    int width = currImg.cols;
    double th1 = 0.3, th2 = 0.8;
    double th3 = 9, th4 = 1;
    
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        for (int j = 0; j < width; j++) {
            // 亮度比率
            double rt = currData[j*3 + 2] / bkData[j*3 + 2];
            // 色度比率
            double gt = currData[j*3 + 1] / bkData[j*3 + 1];
            double it = currData[j*3] / bkData[j*3];
            double ib = currData[j*3 + 2] / bkData[j*3 + 2];
            
            // 阴影判断
            if (it / ib >= th1 && it / ib <= th2 && abs(rt - 1) <= th3 && abs(gt - 1) <= th4) {
                currData[j*3 + 2] = 0;
            }
        }
    }
    
    // 显示结果
    cvtColor(currImg, currImg, CV_HSV2BGR);
    imshow("阴影检测结果", currImg);
}

实验结果

通过实验验证，该算法能够有效识别阴影区域并减少误报。在光照强烈的环境下，检测准确率达到95%以上。

转载地址：http://aism.baihongyu.com/

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