摘  要： 針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中陰影的存在會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)形狀扭曲、多個(gè)目標(biāo)之間出現(xiàn)粘連等問題,，提出一種基于視頻圖像的陰影去除方法,。該方法在分析陰影產(chǎn)生機(jī)理的基礎(chǔ)上，根據(jù)各像素點(diǎn)YUV空間上的像素模型,，計(jì)算出帶有陰影的目標(biāo)相對(duì)于背景的失真系數(shù),，再根據(jù)設(shè)定的閾值區(qū)分出目標(biāo)的實(shí)際輪廓和陰影區(qū)域,，從而將目標(biāo)陰影去除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法能夠快速檢測(cè)和去除目標(biāo)陰影,，準(zhǔn)確反映出目標(biāo)的實(shí)際輪廓，并能夠有效解決目標(biāo)粘連問題,。

　　關(guān)鍵詞： 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),；陰影檢測(cè)；陰影去除

0 引言

　　隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),、電子技術(shù),、通信技術(shù)的發(fā)展，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為一種重要的安全防衛(wèi)手段在各種場(chǎng)合得到了廣泛的應(yīng)用,。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻圖像處理的第一步,，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的快速正確檢測(cè)為目標(biāo)分割、目標(biāo)跟蹤以及分類和識(shí)別等后期處理提供良好條件[1],。然而,，視頻圖像受光照因素的影響比較大，不同強(qiáng)度,、不同角度的光源照射在半透明或不透明物體上時(shí),，就會(huì)產(chǎn)生陰影。由于陰影與物體本身的運(yùn)動(dòng)特性相同,，所以陰影會(huì)被錯(cuò)誤地檢測(cè)為運(yùn)動(dòng)物體的一部分,。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過程中陰影的存在會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)的精確度降低、目標(biāo)的真實(shí)輪廓發(fā)生扭曲,、多目標(biāo)之間出現(xiàn)粘連,、目標(biāo)計(jì)數(shù)出錯(cuò)等問題，給后期處理造成很嚴(yán)重的問題,。因此,，陰影檢測(cè)與去除是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中亟待解決的關(guān)鍵性問題。

　　陰影檢測(cè)主要有基于模型和基于陰影屬性兩種方法,?；谀Ｐ偷姆椒╗2-3]是假設(shè)事先知道目標(biāo)的幾何形狀，同時(shí)知道光源的各項(xiàng)屬性,，依據(jù)幾何方法建立模型檢測(cè)目標(biāo)陰影，但這在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性,?；陉幱皩傩缘姆椒ㄊ侵苯永藐幱氨旧硖赜械膶傩裕热邕吘壭畔?、陰影的亮度,、紋理信息,、不同的顏色空間等特征來分離目標(biāo)和陰影，它比基于模型的方法具有更廣泛的適用性,。Angie WKS等[4]提出了用邊界信息去除交通視頻中陰影的方法,。Hoang M A等[5]根據(jù)陰影不改變背景的紋理這一特性，利用基于紋理的方法進(jìn)行了目標(biāo)提取,，該方法可直接將陰影去除,，但運(yùn)算量大，閾值不易設(shè)定,。Kollerd等[6]利用陰影的光學(xué)特性,，并結(jié)合紋理特征，采用區(qū)域生長(zhǎng)的方法來檢測(cè)陰影,，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)外形紋理特征較為簡(jiǎn)單規(guī)范的情況下檢測(cè)效果較好,。劉洋等[7]通過分析運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的色度分布規(guī)律和紋理互相關(guān)性，達(dá)到檢測(cè)并消除陰影的目的,，但在亮度低而飽和度高的情況下不適用,。Cucchiara[8]利用HSV空間去除陰影，其主要原理是HSV顏色空間清晰地將顏色分為色度和亮度,。張霞[9]通過分析陰影與背景的HSV彩色空間中的特性,，利用陰影與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在H、S,、V三個(gè)分量中的不同特點(diǎn),，計(jì)算其相應(yīng)的閾值，運(yùn)用該閾值進(jìn)行分割并消除陰影,。付萍等[10]利用色度,、飽和度和亮度三方面的信息對(duì)陰影進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，能夠檢測(cè)出較淡的陰影,。劉雪等[11]提出基于YUV顏色空間色度畸變和一階梯度模型的陰影去除算法,。馬國峰等[12]提出結(jié)合YUV色度和亮度分量來去除陰影的算法。劉清等[13]提出YUV顏色空間和圖論切割算法相結(jié)合的陰影檢測(cè)去除方法,。

　　以上各種方法在各自設(shè)定的條件下都會(huì)有相應(yīng)效果,，它們的基本思路是先檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域，之后從運(yùn)動(dòng)區(qū)域中檢測(cè)出陰影,，最后消除陰影得到最終的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),。本文提出一種基于視頻圖像的陰影檢測(cè)去除方法，能夠在視頻圖像中檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的同時(shí)去除陰影,。該方法采用YUV顏色空間,，根據(jù)各像素點(diǎn)YUV空間上的像素模型，計(jì)算出帶有陰影的目標(biāo)相對(duì)于背景的失真系數(shù),，通過該系數(shù)檢測(cè)出陰影區(qū)域并將其去除,。

1 陰影檢測(cè)與去除

　　1.1 陰影分析

　　陰影具有兩個(gè)重要的視覺特征：（1）陰影與背景有明顯的區(qū)別,；（2）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與其陰影具有相同的運(yùn)動(dòng)屬性。因此,，目標(biāo)陰影被錯(cuò)誤檢測(cè)為前景的概率非常大,，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與其陰影分離是實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)中必須解決的問題?；陉幱皩傩缘年幱皺z測(cè)方法主要是根據(jù)陰影區(qū)像素信息的變化來實(shí)現(xiàn)陰影的檢測(cè)和去除,。

　　視頻圖像的輸出一般為RGB或YUV格式，RGB格式是將紅,、綠,、藍(lán)三原色按不同的比例混合；YUV格式的三個(gè)分量分別描述了圖像的亮度,、色度和濃度信息,。YUV顏色空間已經(jīng)將亮度分量和色度分量區(qū)分開，相比RGB顏色空間來說只需要占用極少的頻寬,?？紤]到計(jì)算效率和陰影檢測(cè)的目的，直接在YUV顏色空間中檢測(cè)陰影,。在YUV顏色空間檢測(cè)陰影一般基于如下假設(shè)[13]：（1）投射陰影的亮度低于背景的亮度,；（2）投射陰影的色度和背景的色度相同，或只是稍微改變,。

　　根據(jù)陰影的視覺特征以及YUV顏色空間檢測(cè)陰影的假設(shè),，本文提出的基于視頻圖像的快速陰影檢測(cè)去除方法的基本思路是：首先提取像素點(diǎn)的亮度分量，并根據(jù)目標(biāo)陰影與背景像素亮度的差別賦予亮度分量適當(dāng)?shù)臋?quán)重,；再提取像素點(diǎn)的色度和濃度分量,，根據(jù)目標(biāo)陰影與背景像素的色度和濃度分量相同或稍有差別的特性檢測(cè)出陰影。

　　1.2 像素計(jì)算模型及陰影去除方法

　　設(shè)圖像中目標(biāo)像素點(diǎn)F的YUV值為向量EF（EFx,，EFy,，EFz），陰影像素點(diǎn)I的YUV值為向量EI（EIx,，EIy,，EIz），圖像中背景像素點(diǎn)B的YUV值為向量EB（EBx,，EBy,，EBz），在YUV空間中的表示如圖1所示,。這三個(gè)向量分別描述了圖像背景,、圖像目標(biāo)和圖像目標(biāo)陰影在亮度、色度和濃度三方面的信息。

　　在圖1中,，γ為向量EB和EF的夾角，β為向量EB和EI的夾角,，稱γ為目標(biāo)相對(duì)背景的失真系數(shù),，β為目標(biāo)陰影相對(duì)背景的失真系數(shù)。向量EF和EI稱為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)向量EM（EMx,，EMy,，EMz），失真系數(shù)γ和β稱為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)失真系數(shù),。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)像素點(diǎn)以及背景像素點(diǎn)的YUV值已知的情況下,，可以由下面式（1）計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)于背景的失真系數(shù)θ的值：

　　在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，如果直接使用式（1）計(jì)算出的θ值,，在像素點(diǎn)亮度值和飽和度較高情況下,，檢測(cè)結(jié)果精度很高。但是,，對(duì)于亮度值或飽和度很低的像素點(diǎn),，檢測(cè)結(jié)果有很大的誤差。在YUV顏色空間中,，陰影檢測(cè)時(shí)像素點(diǎn)YUV值的三個(gè)分量發(fā)揮的作用不完全相同,。一方面，由于目標(biāo)與陰影部分的亮度差別較大,，所以需要根據(jù)亮度差別的大小適當(dāng)減小亮度分量的權(quán)重,，該權(quán)重值設(shè)為λ；另一方面,，由于陰影和背景像素點(diǎn)的色度和濃度分量相同或稍有差別,，所以需要適當(dāng)增大色度和濃度分量的權(quán)重，該權(quán)重值設(shè)為η,?？紤]到權(quán)重λ和η的影響，可以由下面的式（2）代替式（1）來計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)于背景的失真系數(shù)θ的值：

　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，利用式（2）計(jì)算的θ值進(jìn)行陰影檢測(cè)在亮度值或飽和度很低情況下,，檢測(cè)結(jié)果的精度也很高。

　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)陰影檢測(cè)算法的具體步驟如下：

　?。?）輸入YUV格式的視頻圖像幀,。

　　（2）根據(jù)YUV空間上的像素計(jì)算模型,，用式（2）計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)于背景的失真系數(shù)θ,。

　　（3）如果θ大于給定閾值Tθ,，則判定其為實(shí)際目標(biāo)部分,；否則,，判定該部分屬于陰影區(qū)域。

　　其中,，Tθ的取值與目標(biāo)相對(duì)背景失真系數(shù)γ以及目標(biāo)陰影相對(duì)背景的失真系數(shù)β相關(guān),。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

　　實(shí)驗(yàn)過程中所使用視頻圖像幀的分辨率為640×480和320×240，真彩色格式,。運(yùn)行環(huán)境為：Intel?誖CoreTM Duo CPU [email protected] GHz,，2 GB RAM，Windows XP操作系統(tǒng),。陰影檢測(cè)算法各個(gè)參數(shù)：λ=0.35,，η=0.65，Tθ=4,。下面從陰影檢測(cè)與去除,、消除目標(biāo)粘連兩個(gè)方面進(jìn)行結(jié)果分析。

　　2.1陰影檢測(cè)與去除

　　常用的陰影檢測(cè)去除方法的步驟是：首先將有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的一幀圖像與視頻圖像的背景幀進(jìn)行背景差運(yùn)算,，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)及其陰影的背景差分圖,。然后對(duì)背景差分圖進(jìn)行二值化處理，之后進(jìn)行陰影去除并通過形態(tài)學(xué)濾波和區(qū)域填充方法去除背景區(qū)域中的噪聲點(diǎn)和前景目標(biāo)區(qū)域中的孔洞,，最終得到去除目標(biāo)陰影后的檢測(cè)結(jié)果,。圖2是利用本文提出的陰影檢測(cè)去除算法對(duì)拍攝于大學(xué)校園內(nèi)的視頻進(jìn)行檢測(cè)的過程。圖2（a）是有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的兩幀圖像,，左邊是第10幀包括自行車,，右邊是第15幀包括行人，這兩個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)都帶有陰影,。圖2（b）顯示對(duì)（a）中目標(biāo)及其陰影檢測(cè)的結(jié)果,，其中黑色區(qū)域?yàn)楸尘安糠郑咨珔^(qū)域?yàn)閷?shí)際目標(biāo)部分,，灰色區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)陰影部分,。圖2（c）是去除目標(biāo)陰影后的檢測(cè)結(jié)果，可以看出,，行人和自行車的陰影被有效地去除,。

　　從圖2處理過程可以看出，本文所提出的陰影檢測(cè)去除算法能夠在視頻圖像中檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的同時(shí)去除陰影,，與常用陰影去除方法相比,，具有快速簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)。

　　2.2 消除目標(biāo)粘連

　　當(dāng)某個(gè)目標(biāo)的陰影與另一個(gè)目標(biāo)距離很接近時(shí),，目標(biāo)檢測(cè)算法可能會(huì)將兩個(gè)目標(biāo)誤認(rèn)為一個(gè),，導(dǎo)致“目標(biāo)粘連”，從而使目標(biāo)計(jì)數(shù)出錯(cuò)。上面所給出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影去除算法能有效消除目標(biāo)粘連,，真實(shí)反映目標(biāo)的數(shù)量,，達(dá)到準(zhǔn)確檢測(cè)目標(biāo)的效果。圖3是對(duì)某段監(jiān)控視頻第523幀的檢測(cè)結(jié)果,，其中圖3（a）是未使用陰影去除算法的檢測(cè)結(jié)果,，矩形框標(biāo)識(shí)的兩個(gè)車輛（帶有陰影）被誤認(rèn)為一個(gè)目標(biāo)，導(dǎo)致計(jì)數(shù)出錯(cuò),；圖3（b）是使用陰影去除算法后的檢測(cè)結(jié)果，它將帶有陰影的這兩個(gè)車輛準(zhǔn)確地識(shí)別出來,，真實(shí)反映了道路上的車輛狀況,。

3 結(jié)束語

　　本文提出了一種在YUV顏色空間中基于視頻圖像的陰影去除方法，能夠在視頻圖像中檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并同時(shí)去除陰影,，簡(jiǎn)化了陰影檢測(cè)去除過程,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅能夠有效去除陰影,，準(zhǔn)確反映目標(biāo)的實(shí)際輪廓,，而且能夠有效解決目標(biāo)粘連問題，從而提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性,。在實(shí)際應(yīng)用中,，能夠滿足智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求。

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