鄭 穎，趙 娟，肖 宿

（淮北師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 淮北 235000）

基于空域和局部紋理加權(quán)的陰影檢測(cè)與去除方法

鄭 穎，趙 娟，肖 宿

（淮北師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 淮北 235000）

為解決傳統(tǒng)智能交通系統(tǒng)中由于陰影檢測(cè)算法的不精確性導(dǎo)致錯(cuò)誤提取交通參數(shù)的問(wèn)題，提出一種基于空域和局部紋理加權(quán)的陰影檢測(cè)與去除方法，通過(guò)分析陰影產(chǎn)生的原因和陰影的特點(diǎn)，綜合利用陰影的交叉熵特征和鄰域光度特性去除陰影.實(shí)驗(yàn)表明，該方法陰影檢測(cè)的有效率在81.3%以上，并且能很好地滿足實(shí)時(shí)場(chǎng)景要求，為后續(xù)交通參數(shù)的提取等工作奠定良好的基礎(chǔ).

背景差分；光度特性；交叉熵；陰影去除

0 引言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)研究中的一個(gè)主要內(nèi)容，它是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、識(shí)別以及交通參數(shù)提取的前提和基礎(chǔ)，精確的目標(biāo)檢測(cè)有利于更好地開(kāi)發(fā)智能交通系統(tǒng).在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法中，陰影常伴隨運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，同時(shí)被檢測(cè)出來(lái)，由此會(huì)產(chǎn)生一系列的問(wèn)題，例如運(yùn)動(dòng)目標(biāo)合并和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的不完全檢測(cè)，相鄰的目標(biāo)也可能因?yàn)殛幱皩?dǎo)致漏檢，這些問(wèn)題會(huì)影響后續(xù)車輛的跟蹤和識(shí)別.

目前基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影檢測(cè)法研究大致分為兩類：其中一類是基于陰影屬性的檢測(cè)方法［1-4］，另外一類是基于陰影模型的檢測(cè)方法［5］.其中基于陰影屬性的檢測(cè)方法使用光照強(qiáng)度、顏色、紋理、特征點(diǎn)等特征及特征組合來(lái)檢測(cè)陰影，基于模型的方法需要復(fù)雜場(chǎng)景、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)及光照的先驗(yàn)知識(shí)等來(lái)建立模型，運(yùn)算時(shí)間復(fù)雜度特別大，這種方法比較適合單一場(chǎng)景下的單一目標(biāo)的陰影檢測(cè).通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)基于屬性的陰影檢測(cè)方法是最穩(wěn)定的算法.

Cucchiara等［2-3］使用HSV顏色空間來(lái)檢測(cè)及消除陰影，該算法時(shí)間復(fù)雜度較小，但對(duì)于灰色路面陰影去除效果較差.Kumar等［5］在多個(gè)顏色空間中比較檢測(cè)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)效果表明YCrCb顏色空間是最有效地去除陰影的顏色空間，但運(yùn)算量比較大，并且對(duì)于深顏色的車輛陰影去除效果較差.Leone等［4］提出基于紋理的陰影消除方法，該算法提取陰影的紋理特征，并結(jié)合陰影的光度特性去除陰影，該算法能有效地去除陰影但其運(yùn)算量比較大.為解決深顏色車輛的陰影去除并降低運(yùn)算量，本文提出在檢測(cè)出陰影方向的基礎(chǔ)上，使用傳統(tǒng)的光度特性和交叉熵特征去除陰影，從鄰域思想考察像素點(diǎn)的光度特性來(lái)初步定位陰影區(qū)域，并根據(jù)陰影方向求出初定位陰影區(qū)域中各像素的距離權(quán)值，最后用距離對(duì)交叉熵特征進(jìn)行加權(quán)從而去除陰影的方法.同時(shí)，基于三星SDZ-310P 30X光學(xué)變焦鏡頭、MV-88000采集卡建立室內(nèi)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，并在VC++6.0開(kāi)發(fā)環(huán)境中進(jìn)行監(jiān)控軟件的開(kāi)發(fā)與算法實(shí)驗(yàn).

1 陰影檢測(cè)與去除

1.1 定位陰影方向

像素分為暗像素和亮像素兩類，暗像素和亮像素的分類是基于像素亮度特征的，如果RGB三個(gè)顏色通道的亮度值都大于等于對(duì)應(yīng)的背景像素值，則該像素被認(rèn)為是亮像素，否則被認(rèn)為暗像素.我們把檢測(cè)出來(lái)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在重心處劃分成4個(gè)相互重疊的部分，分別為上部，下部，左部和右部，使用u,d,l和r來(lái)表示每一個(gè)方向上的暗像素?cái)?shù)量，定義N=(u+d+r+l)/4，其中m和n為{u,d,l,r}中最大的兩個(gè)，8個(gè)方向{0,?1,?2,?...,?7}定義如圖1所示，a和b是m和n的對(duì)應(yīng)方向值，考慮陰影會(huì)同時(shí)出現(xiàn)的區(qū)域，令A(yù)=(a+b)/2，B=| |

a-b，那么陰影方向o按下面的定義確定：

圖1 陰影方向分類

1.2 檢測(cè)陰影區(qū)域

陰影區(qū)域的檢測(cè)是在陰影方向定位的基礎(chǔ)之上，根據(jù)陰影形成及其光譜屬性來(lái)初步檢測(cè)陰影區(qū)域.文獻(xiàn)［7］將當(dāng)前圖像幀像素點(diǎn)的灰度值與背景圖像幀相對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行相比，根據(jù)比值的范圍來(lái)確定陰影區(qū)域，因?yàn)橹豢紤]了單個(gè)像素點(diǎn)，且閾值固定，所以該方法會(huì)造成一定程度的漏檢和錯(cuò)檢，本文對(duì)其方法加以改進(jìn)，從鄰域思想出發(fā)，并通過(guò)直方圖確定自適應(yīng)閾值.

實(shí)現(xiàn)步驟為：

1）計(jì)算像素點(diǎn)與其8-鄰域內(nèi)像素點(diǎn)灰度值的平均值，有：

圖2 淺色車輛陰影候選區(qū)域

圖3深色車輛陰影候選區(qū)域

1.3 加權(quán)交叉熵特征陰影去除

由圖2d可以看出上述陰影去除方法能夠很好地去除陰影區(qū)域，但美中不足的是存在過(guò)去除現(xiàn)象，為進(jìn)一步精確去除陰影，考慮交叉熵能夠處理兩個(gè)事件的相似程度，故本文引用其作為陰影區(qū)域和背景區(qū)域相似程度的度量.首先介紹交叉熵：

考慮陰影和背景的紋理相似特性，在初步定位的陰影區(qū)域中根據(jù)紋理特征去除陰影.設(shè)視頻大小為M*N，令B(x,y)為背景圖像亮度，I(x,y)為當(dāng)前幀圖像中初定位陰影區(qū)域的亮度，定義以點(diǎn)(x,y)為中心，(2l+1)*(2l+1)的模板Tx,y(m,n)=I(x+m,y+n)，其中-l≤m≤l,-l≤n≤l.當(dāng)前幀圖像上點(diǎn)(x,y)與對(duì)應(yīng)背景點(diǎn)的亮度的交叉熵定義為：

考慮運(yùn)動(dòng)目標(biāo)產(chǎn)生陰影的原理可知某一像素點(diǎn)為陰影像素點(diǎn)的可能性與其距離中心點(diǎn)的距離有關(guān)，如圖4所示，因此本文利用此距離對(duì)交叉熵特征進(jìn)行加權(quán)，

其中(Xc,Yc)為檢測(cè)目標(biāo)的最大外接矩形的中心點(diǎn).S(x,y)值越小表示當(dāng)前像素點(diǎn)與對(duì)應(yīng)背景幀像素點(diǎn)的紋理特征越相似，則點(diǎn)(x,y)是陰影像素點(diǎn)的概率越大，設(shè)定閾值TH，若S(x,y)

圖4 權(quán)值意義示意圖

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本實(shí)驗(yàn)在VC平臺(tái)上編程實(shí)現(xiàn)，所用PC機(jī)配置為Pentium D 2.8 GHz，1 GB內(nèi)存，選取兩段高速公路陰影檢測(cè)視頻，采用文獻(xiàn)［7］中提出的陰影檢測(cè)率η和陰影識(shí)別率ε對(duì)該算法的性能來(lái)進(jìn)行定量的評(píng)估，定義如下：

其中，下標(biāo)S表示陰影像素，F(xiàn)表示前景像素，TPS表示正確檢測(cè)出的陰影像素點(diǎn)的數(shù)量，F(xiàn)NS表示把陰影像素錯(cuò)誤檢測(cè)為前景像素點(diǎn)的數(shù)量，TPF表示被檢測(cè)為前景像素的數(shù)量和被錯(cuò)誤檢測(cè)為陰影像素點(diǎn)數(shù)量的差值，F(xiàn)NF表示前景像素點(diǎn)被錯(cuò)誤檢測(cè)為陰影像素點(diǎn)的數(shù)量.表1給出了針對(duì)相同的5個(gè)經(jīng)典視頻，不同方法的算法性能比較，通過(guò)比較可以看出，相比文獻(xiàn)［5］給出的4種檢測(cè)方法（統(tǒng)計(jì)無(wú)參數(shù)方法SNP，統(tǒng)計(jì)帶參數(shù)方法SP，確定性不基于模型的方DNM1，和確定性不基于模型的方法DNM2），本文結(jié)合光度特性和交叉熵的方法通用性更強(qiáng)，檢測(cè)精度也有一定程度的提升.

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析 %

為了定性的評(píng)價(jià)算法效果，本文選取陰影去除檢測(cè)效果的2段經(jīng)典視頻和作者自己錄制的1段視頻，如圖5所示，實(shí)驗(yàn)效果表明，本文所提出的陰影去除方法能夠準(zhǔn)確地去除陰影，精確分割出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，為進(jìn)一步提取交通參數(shù)奠定了良好的基礎(chǔ).

圖5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較圖

3 結(jié)論

本文提出一種基于鄰域光度特性和加權(quán)交叉熵特征的陰影去除方法，該算法利用陰影的方向、鄰域光度特性及加權(quán)交叉熵特征確定陰影區(qū)域并進(jìn)行精確去除，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法魯棒性強(qiáng)，時(shí)間復(fù)雜度低，且事先不需要知道光源方向，具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.

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Shadow Detection and Removal Method Based on Spatial Domain and Invariant Texture Weighted

ZHENG Ying，ZHAO Juan，XIAO Su
（School of Computer Science and Technology,Huaibei Normal University，235000，Huaibei Anhui，China）

In order to solve the difficulties of extracting the wrong traffic parameters caused by the inaccuracy of shadow detection methods in traditional intelligence traffic system，a method of shadow detection and re?moval is proposed based on spatial domain and invariant texture weighted.After analyzing the causes and the characteristics of the shadow，the shadows can be eliminated by using the region photometric properties and cross-entropy.Experiments on different scenes suggest that effective detection rate of the proposed meth?od is over 81.3 percent，which can satisfy the requirement of real-time processing and set a good foundation for extracting traffic parameters.

background subtraction；photometric properties；cross-entropy；shadow removal

TP 391.4

A

2095-0691（2013）04-0067-05

2013-07-13

安徽省優(yōu)秀青年人才基金項(xiàng)目資助（2011SQRL073）；淮北師范大學(xué)青年基金項(xiàng)目資助（2009xqx45）

鄭 穎（1982- ），女，安徽淮北人，講師，主要研究方向：模式識(shí)別與圖像處理.