專利名稱：一種車輛陰影消除方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及車輛檢測技術領域，尤其涉及一種車輛陰影消除方法及裝置。
背景技術：
隨著科技的不斷發(fā)展，智能監(jiān)控和智能交通等技術領域得到了蓬勃發(fā)展，視頻檢測在智能交通系統(tǒng)中應用廣泛，特別是交通路口車輛檢測、車輛跟蹤和車輛駕駛行為識別，視頻檢測的基礎是車輛檢測，而陰影的投影部分將改變檢測到的車輛目標的形狀和大小，影響車輛分類、跟蹤和行為識別，消除陰影是視頻檢測中的關鍵問題。目前，陰影的檢測方法主要分為基于模型和基于特征的兩種檢測方法?；谀Ｐ偷姆椒ㄖ饕脠鼍靶畔?、光照方向和車輛目標的幾何特征構建模型，當目標車輛的形狀、獲取車輛圖像的視角、以及光照方向已知的情況下，根據(jù)構建出的模型來判別每個像素點 是否屬于陰影區(qū)域，從而獲取精確的陰影信息；基于特征的方法，主要是利用陰影和背景的光譜特征進行陰影檢測，如陰影的幾何特點、亮度、顏色以及飽和度等信息標識陰影區(qū)域，其根本是利用顏色恒常性和陰影只降低被遮擋物體的亮度信息這兩個特征。但上述基于模型和基于特征的兩種陰影檢測方法，存在算法復雜度高，計算速度慢等缺點，導致處理標清視頻都難以達到實時性。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種車輛陰影消除方法及裝置，以實現(xiàn)克服現(xiàn)有技術中算法復雜度高、實時性差的目的。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種車輛陰影消除方法，包括采集交通路口處固定區(qū)域的實時視頻；如果所述視頻當前幀圖像中存在運動前景，則獲取當前幀圖像中車輛的前景掩碼團塊，并利用預先設定的光照模型從所述前景掩碼團塊中分離出車輛的第一陰影掩碼團塊，所述光照模型與當前光照方向相匹配；確定所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型的陰影重合度；如果所述陰影重合度大于第一設定閾值，則在RGB顏色空間內(nèi)確定所述車輛的陰影區(qū)域；根據(jù)所述陰影區(qū)域糾正所述預先設定的光照模型，并利用糾正后的光照模型從所述前景掩碼團塊中分離出車輛的第二陰影掩碼團塊；確定所述第二陰影掩碼團塊與糾正后的光照模型的陰影重合度，直到所述陰影重合度不大于所述第一設定閾值后輸出陰影分離后的車輛掩碼團塊。優(yōu)選的，在上述方法中，在所述采集交通路口處固定區(qū)域的實時視頻圖像之后還包括判斷所述當前幀圖像中是否存在運動前景，具體包括獲取所述視頻當前幀的背景圖像和當前圖像；將所述背景圖像中的每個像素值與所述當前圖像中對應位置的像素值相減，用以獲取每個像素的絕對差值；如果存在絕對差值大于第二設定閾值的像素區(qū)域，則確定所述當前幀圖像中存在運動前景；如果不存在絕對差值大于所述第二設定閾值的像素區(qū)域，則確定所述當前幀圖像中不存在運動前景。優(yōu)選的，在上述方法中，所述獲取當前幀圖像中車輛的前景掩碼團塊包括提取所述絕對差值大于所述第二設定閾值的像素點；利用提取的所有像素點生成所述車輛的初始前景掩碼團塊；對所述初始前景掩碼團塊進行邊緣檢測，并利用檢測后的結果與當前車輛的顏色 信息確定所述車輛的最終前景掩碼團塊。優(yōu)選的，在上述方法中，所述第二設定閾值具體按下述方法實現(xiàn)獲取所述當前幀圖像中設定數(shù)目的像素點的絕對差值；計算所述設定數(shù)目的絕對差值的均值μ和方差σ ;根據(jù)公式Ttl= α σ +μ計算所述第二設定閾值Ttl,其中，α為常數(shù)。優(yōu)選的，在上述方法中，所述確定所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型的陰影重合度包括將所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型進行重疊；以當前光照方向為軸線分割重疊后的陰影掩碼團塊，用以獲取第一陰影掩碼團塊和第二陰影掩碼團塊；利用公式
權利要求
1.一種車輛陰影消除方法，其特征在于，包括 采集交通路口處固定區(qū)域的實時視頻； 如果所述視頻當前幀圖像中存在運動前景，則獲取當前幀圖像中車輛的前景掩碼團塊，并利用預先設定的光照模型從所述前景掩碼團塊中分離出車輛的第一陰影掩碼團塊，所述光照模型與當前光照方向相匹配； 確定所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型的陰影重合度； 如果所述陰影重合度大于第一設定閾值，則在RGB顏色空間內(nèi)確定所述車輛的陰影區(qū)域； 根據(jù)所述陰影區(qū)域糾正所述預先設定的光照模型，并利用糾正后的光照模型從所述前景掩碼團塊中分離出車輛的第二陰影掩碼團塊； 確定所述第二陰影掩碼團塊與糾正后的光照模型的陰影重合度，直到所述陰影重合度不大于所述第一設定閾值后輸出陰影分離后的車輛掩碼團塊。
2.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，在所述采集交通路口處固定區(qū)域的實時視頻圖像之后還包括判斷所述當前幀圖像中是否存在運動前景，具體包括 獲取所述視頻當前幀的背景圖像和當前圖像； 將所述背景圖像中的每個像素值與所述當前圖像中對應位置的像素值相減，用以獲取每個像素的絕對差值； 如果存在絕對差值大于第二設定閾值的像素區(qū)域，則確定所述當前幀圖像中存在運動前景； 如果不存在絕對差值大于所述第二設定閾值的像素區(qū)域，則確定所述當前幀圖像中不存在運動前景。
3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取當前幀圖像中車輛的前景掩碼團塊包括 提取所述絕對差值大于所述第二設定閾值的像素點； 利用提取的所有像素點生成所述車輛的初始前景掩碼團塊； 對所述初始前景掩碼團塊進行邊緣檢測，并利用檢測后的結果與當前車輛的顏色信息確定所述車輛的最終前景掩碼團塊。
4.根據(jù)權利要求2至3任一項所述的方法，其特征在于，所述第二設定閾值具體按下述方法實現(xiàn) 獲取所述當前幀圖像中設定數(shù)目的像素點的絕對差值； 計算所述設定數(shù)目的絕對差值的均值μ和方差σ ; 根據(jù)公式Ttl= α σ +μ計算所述第二設定閾值Ttl,其中，α為常數(shù)。
5.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，所述確定所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型的陰影重合度包括 將所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型進行重疊； 以當前光照方向為軸線分割重疊后的陰影掩碼團塊，用以獲取第一陰影掩碼團塊和第二陰影掩碼團塊； 利用公式 計算分割系數(shù)λ，其中，al為所述第一陰影掩碼團塊中未重疊區(qū)域的面積，a2為所述第二陰影掩碼團塊中未重疊區(qū)域的面積，b為全部重疊區(qū)域的面積，所述分割系數(shù)λ為所述陰影重合度。
6.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，所述在RGB顏色空間內(nèi)確定所述車輛的陰影區(qū)域包括 分別獲取所述背景圖像和所述當前圖像上同一點的RGB空間坐標； 利用所述RGB空間坐標計算亮度差異值和色度差異值； 確定所述亮度差異值小于第三設定閾值且所述色度差異值在設定數(shù)值范圍內(nèi)的所有像素點組成的區(qū)域為陰影區(qū)域。
7.根據(jù)權利要求I至6任一項所述的方法，其特征在于，所述光照方向包括 將所述固定區(qū)域的二維坐標平面平均分割成八等份，以獲取上、下、左、右、左上、左下、右上、右下與正中九種光照方向，所述正中表示無陰影或光照方向處于車輛正上方的光照情況。
8.—種車輛陰影檢測裝置，其特征在于，包括 視頻采集模塊，用于采集交通路口處固定區(qū)域的實時視頻； 團塊獲取模塊，用于在所述視頻當前幀圖像中存在運動前景時，獲取當前幀圖像中車輛的前景掩碼團塊； 陰影分離模塊，用于利用預先設定的光照模型從所述前景掩碼團塊中分離出車輛的第一陰影掩碼團塊，所述光照模型與當前光照方向相匹配； 重合度確定模塊，用于確定所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型的陰影重合度； 第一判斷模塊，用于判斷所述陰影重合度是否大于第一設定閾值； 陰影重確定模塊，用于在所述第一判斷模塊判斷得到的所述陰影重合度大于第一設定閾值時，在RGB顏色空間內(nèi)確定所述車輛的陰影區(qū)域； 模型糾正模塊，用于根據(jù)所述陰影區(qū)域糾正所述預先設定的光照模型； 所述陰影分離模塊，還用于利用糾正后的光照模型從所述前景掩碼團塊中分離出車輛的第二陰影掩碼團塊； 所述重合度確定模塊，還用于確定所述第二陰影掩碼團塊與糾正后的光照模型的陰影重合度，直到所述陰影重合度小于所述第一設定閾值為止； 車輛區(qū)域輸出模塊，用于在所述陰影重合度不大于所述第一閾值時，輸出陰影分離后的車輛掩碼團塊。
9.根據(jù)權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括第二判斷模塊，用于判斷所述當前幀圖像中是否存在運動前景，具體包括 第一獲取單元，用于獲取所述視頻當前幀的背景圖像和當前圖像； 第二獲取單元，用于將所述背景圖像中的每個像素值與所述當前圖像中對應位置的像素值相減，用以獲取每個像素的絕對差值； 判斷單元，用于判斷是否存在絕對差值大于第二設定閾值的像素區(qū)域； 第一確定單元，用于在所述判斷單元判斷得到的存在絕對差值大于第二設定閾值的像素區(qū)域時，確定所述當前幀圖像中存在運動前景； 第二確定單元，用于在所述判斷單元判斷得到的不存在絕對差值大于所述第二設定閾值的像素區(qū)域時，確定所述當前幀圖像中不存在運動前景。
10.根據(jù)權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述團塊獲取模塊包括 提取單元，用于提取所述絕對差值大于所述第二設定閾值的像素點； 生成單元，用于利用提取的所有像素點生成所述車輛的初始前景掩碼團塊； 第三確定單元，用于對所述初始前景掩碼團塊進行邊緣檢測，并利用檢測后的結果與當前車輛的顏色信息確定所述車輛的最終前景掩碼團塊。
11.根據(jù)權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述重合度確定模塊包括 重疊單元，用于將所述第一陰影掩碼團塊與所述光照模型進行重疊； 第三獲取單元，用于以當前光照方向為軸線分割重疊后的陰影掩碼團塊，用以獲取第一陰影掩碼團塊和第二陰影掩碼團塊； 分割系數(shù)計算單元，用于利用公式|al:g21計算分割系數(shù)λ，其中，al為所述第一 O陰影掩碼團塊中未重疊區(qū)域的面積，a2為所述第二陰影掩碼團塊中未重疊區(qū)域的面積，b為全部重疊區(qū)域的面積，所述分割系數(shù)λ為所述陰影重合度。
12.根據(jù)權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述陰影區(qū)域確定模塊包括 第四獲取單元，用于分別獲取所述背景圖像和所述當前圖像上同一點的RGB空間坐標； 差異值計算單元，用于利用所述RGB空間坐標計算亮度差異值和色度差異值； 第四確定單元，用于確定所述亮度差異值小于第三設定閾值且所述色度差異值在設定數(shù)值范圍內(nèi)的所有像素點組成的區(qū)域為陰影區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種車輛陰影消除方法，包括采集交通路口處固定區(qū)域的實時視頻；如果當前幀圖像中存在運動前景，則獲取當前幀圖像中車輛的前景掩碼團塊，并利用預先設定的光照模型從前景掩碼團塊中分離車輛的第一陰影掩碼團塊；確定第一陰影掩碼團塊與光照模型的陰影重合度；如果陰影重合度大于第一設定閾值，則在RGB顏色空間內(nèi)確定車輛的陰影區(qū)域；根據(jù)所述陰影區(qū)域糾正預先設定的光照模型，并利用糾正后的光照模型從前景掩碼團塊中分離出車輛的第二陰影掩碼團塊；確定第二陰影掩碼團塊與糾正后的光照模型的陰影重合度，直到陰影重合度不大于第一設定閾值后輸出陰影分離后的車輛掩碼團塊。本發(fā)明還公開了一種車輛陰影消除裝置。
文檔編號G06K9/40GK102938057SQ201210402580
公開日2013年2月20日 申請日期2012年10月19日 優(yōu)先權日2012年10月19日
發(fā)明者蘇志敏, 舒小華, 肖習雨, 龍永紅, 李勛 申請人:株洲南車時代電氣股份有限公司