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《快速消除车辆阴影的多阈值图像分割法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第31卷第6期应用光学Vol.31No.62010年11月JournalofAppliedOpticsNov.2010文章编号:1002-2082(2010)06-0961-04快速消除车辆阴影的多阈值图像分割法任朝栋,张全法,李焕,荆宜青(郑州大学物理工程学院,河南郑州450001)摘要:视频图像分割时的运动阴影由于与被测对象的相似性而常被误判为被测对象,传统的阴影检测方法一般难以满足实时智能交通系统对处理速度的要求。为此,提出用多阈值法分割图像,将灰度化的当前图像与背景差分,再用正、负两个阈值对其
2、二值化,在分割出深色和浅色被测对象的同时消除阴影。实验表明,将这种方法应用于运动车辆的检测,具有速度快和阴影消除效果好等特点,可应用于实时的运动目标检测和跟踪等领域。关键词:阴影消除;图像分割;多阈值;车辆检测中图分类号:TP391.41文献标志码:AQuickeliminationofvehicleshadowbymulti-thresholdimagesegmentationRENChao-dong,ZHANGQuan-fa,LIHuan,JINGYi-qing(SchoolofPhysicsan
3、dEngineering,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001,China)Abstract:Movingshadowisusuallymisinterpretedaspartofmovingobjectbecauseofitssimilaritywiththeobjectinvideotargetsegmentation,andtheprocessingspeedoftraditionalshadoweliminationmethodcannotmeetthereq
4、uirementofreal-timeintelligenttransportationsystem.Anewshadoweliminationmethodisproposed.Inthismethod,everycolorimageofavideoistransformedintograyimages;anddifferenceimageisobtainedbycalculatingthedifferencebetweenthegrayimageanditsbackground;thenthedif
5、ferenceimagesaretransformedintobinaryimageswithapositivethresholdandanegativethreshold.Byselectingthesetwothresholdsappropriatelyforbothlight-coloredanddeep-coloredobjects,onlytargetobjectremainsinthebinaryimages.Intheexperimentsofreal-timevehicledetect
6、ion,thismethoddemonstratesagoodperformanceofquickshadoweliminationcomparedtotraditionalmethod.Itcanbeappliedtomovingobjectdetection,trackingandotherreal-timeapplications.Keywords:shadowelimination;imagesegmentation;multi-threshold;vehicledetection引言础。运动
7、车辆目标的分割中,车辆阴影会对车辆识运动目标分割是计算机视觉领域的重要课题别造成影响,使车辆的数量、大小、位置等数据产生之一,广泛应用于视频监控、运动分析、目标识别等误差,从而导致交通参数统计出错和违章的误判。[1-2]众多领域。在智能交通系统(intelligent因此,如何检测车辆的阴影,从而分割出不包括阴transportationsystem,ITS)中,车辆的准确识别是影的车辆,是准确识别车辆的重要课题。车辆跟踪、交通违章判定以及交通参数统计等的基对阴影消除方法的研究,可以分为提高精度和收稿
8、日期:2010-03-13;修回日期:2010-06-05作者简介:任朝栋(1983-),男,河南平顶山人,郑州大学物理工程学院硕士研究生,主要从事计算机图像处理方面的研究工作。E-mail:renchaodong@126.com·962·应用光学2010,31(6)任朝栋,等:快速消除车辆阴影的多阈值图像分割法速度两个方面。复杂精确的阴影检测方法,仅适用主要干扰,必须消除。于静态图像或准静态图像,应用于对检测速度要求通过观察发现,在视频交通监控中,车辆
