基于顏色空間的陰影檢測算法研究

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1、單位代碼；１０２９３密級：考皮營健碩女訟Ａｗ＇■，■１論文題目：基于顏色空間的陰影檢測算法研巧＿Ｖ＇Ｖ學(xué)號１２１３０１２３１８姓名王前磊導(dǎo)師唐加山專業(yè)學(xué)位類別工程碩ｄｒ＾類型全日制專業(yè)（領(lǐng)域）電子與通信工程論文提父日期２０１６．０４南京郵電大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究Ｘ作及取得的研巧成果。盡我所知，除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方外，

2、論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研巧成果，也不包含為獲得南京郵電大學(xué)或真它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。＾與我同工作的同志對本硏巧所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝恵。一本人學(xué)位論文及涉及相關(guān)資料若任不實(shí)，愿意承擔(dān)切相關(guān)的法律責(zé)化。。Ｘ巧１癡日期Ｗ從！研究生簽名：：南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人授權(quán)南京郵電大學(xué)可保留并向國家有關(guān)部ｎ或機(jī)構(gòu)送交論文的賃印件和電子文檔；允許論文被查閱和借閱：可站將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索

3、；可臥采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)一致論文的內(nèi)容相。論文的公布（包括刊登）授權(quán)南京郵電大學(xué)研巧生院辦理。涉密學(xué)位論文在解樂密據(jù)后適用本授權(quán)書。研巧生簽名；互導(dǎo)師簽名：ｆｊ＾ｈ＼日期：興從呼少ResearchofShadowDetectionAlgorithmBasedontheColorSpaceThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsforth

4、eDegreeofMasterofEngineeringByWangXiangleiSupervisor:Prof.TangJiashanApril2016摘要在計算機(jī)視覺領(lǐng)域中，運(yùn)動物體的檢測和跟蹤是重要的研究方向，對運(yùn)動物體的準(zhǔn)確分割至關(guān)重要。在使用背景差分法進(jìn)行目標(biāo)檢測時，物體的陰影會被當(dāng)作前景像素而被分割出來，陰影區(qū)域一般與實(shí)際物體密切相關(guān)，錯誤的分割為前景會大大降低對運(yùn)動物體的檢測精度和跟蹤性能。因此需要設(shè)計算法，檢測陰影區(qū)域?？偹苤?，視頻內(nèi)容的檢測本質(zhì)上是圖像內(nèi)容的檢測，本文對此進(jìn)行研

5、究，主要工作如下：針對圖像內(nèi)容分析中的物體檢測問題，提出一種新的基于YUV顏色空間的陰影檢測方法。首先，在RGB顏色空間中使用背景差，得到僅包含目標(biāo)物體及其陰影的圖像。然后在YUV顏色空間中對此圖像的色度進(jìn)行統(tǒng)計分析，搜索出色度變化緩慢的區(qū)間，再針對每個色度區(qū)間確定對應(yīng)的亮度區(qū)間，獲得估計門限。最后，利用以上門限檢測并消除陰影。相比其他基于YUV顏色空間陰影檢測方法，本文方法使用自適應(yīng)的門限，提高了檢測精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對不同光照情況下的物體陰影都有很好的檢測效果。針對基于顏色空間陰影檢測算

6、法中陰影過度分割的現(xiàn)象，即部分屬于待檢目標(biāo)的像素被檢測為陰影像素，使目標(biāo)物體內(nèi)部出現(xiàn)部分像素丟失的空洞情況。本文結(jié)合物體-陰影模型，基于目標(biāo)物體的陰影像素一般會分布在一塊連通區(qū)域中，并且該連通區(qū)域位于目標(biāo)物體區(qū)域的外側(cè)這一假設(shè)，提出一種從候選區(qū)域的邊緣逐步尋找陰影像素的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能有效消除陰影檢測后目標(biāo)物體內(nèi)部出現(xiàn)空洞的現(xiàn)象，相比其他消除空洞的算法，該方法在保證消除空洞效果的同時，也不會引入過高的算法復(fù)雜度。針對監(jiān)控場景中，亮度特征短時間內(nèi)很少發(fā)生變化，并且對于這段時間內(nèi)的圖像幀，圖

7、像中陰影區(qū)域的亮度和色度值存在著高度的相似性。在此基礎(chǔ)上，本文提出了一種對陰影檢測中的自適應(yīng)閾值進(jìn)行估計的陰影檢測算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在光照緩慢變化的情況下，可以使用已有的圖像幀的檢測門限進(jìn)行檢測，這樣可以降低獲取自適應(yīng)閾值的次數(shù)，進(jìn)而提高算法的運(yùn)算速度。關(guān)鍵詞:陰影檢測，YUV顏色空間，自適應(yīng)算法，亮度變化IAbstractInthefieldofcomputervision,movingobjectdetectionandtrackingisanimportantresearchdirectio

8、n,anditisessentialtotheaccuratesegmentationofmovingobjects.Whenusingbackgrounddifferencemethodfortargetdetection,theshadowoftheobjectistreatedasforegroundpixelsanddividedout,shadedareasaregenerallysimilartotheactualobjectsize,dividingit