基于颜色属性的车辆阴影去除方法研究

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2、的学位论文是本人在导卿指导下进行的巧究工作及取得的巧究成果。据巧所知，除了文中特别加ｋ乂＃注和致谢的地方外，论义中不包含兵他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徵大学或其他教育桃构的学位或证书而使用过的材料一同工作的同志对本研究所做巧任何贾献均氏。与我在论文中作了明确的说明并表示谢患。学位论《作者签名；签字日期：年《月曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安巧大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国寒有关部口或机构送交论文的义印件和媛兹，允许论文被查阅和借闽。本人授权安徽大学可Ｌ

3、乂将学位论文的全部或部分内容编入有关数摆库进行检索，可ａ采用影印、缩印或妇描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：碑秦导师签名：糾於Ｉ在■签字日期？：ｆｆ年ｒ月兴日签字日期：２〇：之０７５年《月如日安徽大学硕±学位论文摘要揃要随着科技的发展，时代不断的进步，汁算机视觉技术、高速的网络通信技术和电子技术也在不断向前发展。智能交通系统（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎＳｓｔｅｍ，ｐｙ简称ＩＴＳ）在城市交通的合理规划和管理中发挥着越来越强

4、大的作用。在基于视频峽的序列图像中，运动车辆目标的定位、识别、测速、跟踪是智能交通系统研究的重点之处。智能交通系统要解决的首要问题是进行运动车辆检测，检测的结果会直接影响车辆的后续处理。通常所使用的目标检测算法，很容易将阴影部分当成前景检测出来。所Ｗ，能否成功地去除阴影，会直接影响到车辆的检测结果的准确度。一本文通过分析阴影的形成原理和颜色属性的特性，提出了种基于颜色属性一的阴影去除方法。由于，离，，光线般都是平行的直线车越近的地方遮搜越大阴影也就越深，离车远的地方，遮挡相对较小，阴影较轻。颜色属性（即颜色名

5、）是从现实的生活世界中学习得到的。通过Ｇｏｏｇｌｅ图像搜索引擎为每个颜色名搜一。索定数量的图像数据集，然而，这些数据集中存在着许多错误的正样本因此，采用概率潜在语义分析模型（ＰＬＳＡ）学习颜色名。该方法利用了颜色属性可Ｗ一张图像映射成边界清晰将、颜色分明、不存在渐变像素点的图像，且图像能够很好地保证原有圏像的完整性一。根据这持性，可Ｗ将较深的阴影部分与车辆映射成不同的颜色块。同时，将映射后的图像进行二值化处理，Ｗ达到去除较深的阴影目的。由于，颜色属性是对整幅图像进行处理，会将周围的环境也映射成前景区域。。

6、从而很难确定目标所在的位置，Ｗ及无法将阴影完全去除所Ｗ，本文结合了基于富斯模型的背景差分。首先，检测出运动车辆，Ｗ极大地减小要处理的前景区域。同时，对背景差分的结果进斤了形态学上的腐蚀操作，Ｗ减少前景边缘部分的噪声。将背景差分与峽间差分结果进行逻辑与操作，在保证车辆目标完整性的。前提下，去除周围环境噪声的影响同时，为了较少内部和边缘孤立的噪声，采用腐蚀操作将其去除，为了减少内部的空洞现象，采用形态学上的膨胀操作。最后，根据阴影区域具有连通性的特性，对车辆区域进行填充，！＾得到更加精确的车辆目标。关键词：ＰＬＳ

7、Ａ，颜色属性，离斯模型，阴影去除Ｉ安徴大学硕±学位抢文基于颜色属性的车辆阴影去除方法研巧ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｔｈｅｔｉｍｅｓ，ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｍｕｎｉｃａｉｏｎｉｕｅａｎｄｅｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｉｕｅＨｉｈｓｅｅｄｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｔｔｅｃｈｎｌｅｃｔｒｏｎｉｃｑ，ｇｐｑｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｒｅｂｄ打ｇｄｅｖｅｌｏｐｅｄｇｒａｄｕａｌｌｙ．ｌｕｔｅ化ｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔ

8、ａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｐｌａｙｓ过ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｌａｎｎｉｎａｎｄｍａｎａｅｍｅｎｔ．Ｍ