一种车辆阴影消除方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆阴影消除方法，包括：采集交通路口处固定区域的实时视频；如果当前帧图像中存在运动前景，则获取当前帧图像中车辆的前景掩码团块，并利用预先设定的光照模型从前景掩码团块中分离车辆的第一阴影掩码团块；确定第一阴影掩码团块与光照模型的阴影重合度；如果阴影重合度大于第一设定阈值，则在RGB颜色空间内确定车辆的阴影区域；根据所述阴影区域纠正预先设定的光照模型，并利用纠正后的光照模型从前景掩码团块中分离出车辆的第二阴影掩码团块；确定第二阴影掩码团块与纠正后的光照模型的阴影重合度，直到阴影重合度不大于第一设定阈值后输出阴影分离后的车辆掩码团块。本发明专利技术还公开了一种车辆阴影消除装置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆检测
，尤其涉及一种车辆阴影消除方法及装置。
技术介绍
随着科技的不断发展，智能监控和智能交通等
得到了蓬勃发展，视频检测在智能交通系统中应用广泛，特别是交通路口车辆检测、车辆跟踪和车辆驾驶行为识别，视频检测的基础是车辆检测，而阴影的投影部分将改变检测到的车辆目标的形状和大小，影响车辆分类、跟踪和行为识别，消除阴影是视频检测中的关键问题。目前，阴影的检测方法主要分为基于模型和基于特征的两种检测方法。基于模型的方法主要利用场景信息、光照方向和车辆目标的几何特征构建模型，当目标车辆的形状、获取车辆图像的视角、以及光照方向已知的情况下，根据构建出的模型来判别每个像素点 是否属于阴影区域，从而获取精确的阴影信息；基于特征的方法，主要是利用阴影和背景的光谱特征进行阴影检测，如阴影的几何特点、亮度、颜色以及饱和度等信息标识阴影区域，其根本是利用颜色恒常性和阴影只降低被遮挡物体的亮度信息这两个特征。但上述基于模型和基于特征的两种阴影检测方法，存在算法复杂度高，计算速度慢等缺点，导致处理标清视频都难以达到实时性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种车辆阴影消除方法及装置，以实现克服现有技术中算法复杂度高、实时性差的目的。为实现上述目的，本专利技术提供了一种车辆阴影消除方法，包括采集交通路口处固定区域的实时视频；如果所述视频当前帧图像中存在运动前景，则获取当前帧图像中车辆的前景掩码团块，并利用预先设定的光照模型从所述前景掩码团块中分离出车辆的第一阴影掩码团块，所述光照模型与当前光照方向相匹配；确定所述第一阴影掩码团块与所述光照模型的阴影重合度；如果所述阴影重合度大于第一设定阈值，则在RGB颜色空间内确定所述车辆的阴影区域；根据所述阴影区域纠正所述预先设定的光照模型，并利用纠正后的光照模型从所述前景掩码团块中分离出车辆的第二阴影掩码团块；确定所述第二阴影掩码团块与纠正后的光照模型的阴影重合度，直到所述阴影重合度不大于所述第一设定阈值后输出阴影分离后的车辆掩码团块。优选的，在上述方法中，在所述采集交通路口处固定区域的实时视频图像之后还包括判断所述当前帧图像中是否存在运动前景，具体包括获取所述视频当前帧的背景图像和当前图像；将所述背景图像中的每个像素值与所述当前图像中对应位置的像素值相减，用以获取每个像素的绝对差值；如果存在绝对差值大于第二设定阈值的像素区域，则确定所述当前帧图像中存在运动前景；如果不存在绝对差值大于所述第二设定阈值的像素区域，则确定所述当前帧图像中不存在运动前景。优选的，在上述方法中，所述获取当前帧图像中车辆的前景掩码团块包括提取所述绝对差值大于所述第二设定阈值的像素点；利用提取的所有像素点生成所述车辆的初始前景掩码团块；对所述初始前景掩码团块进行边缘检测，并利用检测后的结果与当前车辆的颜色 信息确定所述车辆的最终前景掩码团块。优选的，在上述方法中，所述第二设定阈值具体按下述方法实现获取所述当前帧图像中设定数目的像素点的绝对差值；计算所述设定数目的绝对差值的均值μ和方差σ ;根据公式Ttl= α σ +μ计算所述第二设定阈值Ttl,其中，α为常数。优选的，在上述方法中，所述确定所述第一阴影掩码团块与所述光照模型的阴影重合度包括将所述第一阴影掩码团块与所述光照模型进行重叠；以当前光照方向为轴线分割重叠后的阴影掩码团块，用以获取第一阴影掩码团块和第二阴影掩码团块；利用公式权利要求1.一种车辆阴影消除方法，其特征在于，包括 采集交通路口处固定区域的实时视频； 如果所述视频当前帧图像中存在运动前景，则获取当前帧图像中车辆的前景掩码团块，并利用预先设定的光照模型从所述前景掩码团块中分离出车辆的第一阴影掩码团块，所述光照模型与当前光照方向相匹配； 确定所述第一阴影掩码团块与所述光照模型的阴影重合度； 如果所述阴影重合度大于第一设定阈值，则在RGB颜色空间内确定所述车辆的阴影区域； 根据所述阴影区域纠正所述预先设定的光照模型，并利用纠正后的光照模型从所述前景掩码团块中分离出车辆的第二阴影掩码团块； 确定所述第二阴影掩码团块与纠正后的光照模型的阴影重合度，直到所述阴影重合度不大于所述第一设定阈值后输出阴影分离后的车辆掩码团块。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，在所述采集交通路口处固定区域的实时视频图像之后还包括判断所述当前帧图像中是否存在运动前景，具体包括 获取所述视频当前帧的背景图像和当前图像； 将所述背景图像中的每个像素值与所述当前图像中对应位置的像素值相减，用以获取每个像素的绝对差值； 如果存在绝对差值大于第二设定阈值的像素区域，则确定所述当前帧图像中存在运动前景； 如果不存在绝对差值大于所述第二设定阈值的像素区域，则确定所述当前帧图像中不存在运动前景。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取当前帧图像中车辆的前景掩码团块包括 提取所述绝对差值大于所述第二设定阈值的像素点； 利用提取的所有像素点生成所述车辆的初始前景掩码团块； 对所述初始前景掩码团块进行边缘检测，并利用检测后的结果与当前车辆的颜色信息确定所述车辆的最终前景掩码团块。4.根据权利要求2至3任一项所述的方法，其特征在于，所述第二设定阈值具体按下述方法实现 获取所述当前帧图像中设定数目的像素点的绝对差值； 计算所述设定数目的绝对差值的均值μ和方差σ ; 根据公式Ttl= α σ +μ计算所述第二设定阈值Ttl,其中，α为常数。5.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一阴影掩码团块与所述光照模型的阴影重合度包括 将所述第一阴影掩码团块与所述光照模型进行重叠； 以当前光照方向为轴线分割重叠后的阴影掩码团块，用以获取第一阴影掩码团块和第二阴影掩码团块； 利用公式 计算分割系数λ，其中，al为所述第一阴影掩码团块中未重叠区域的面积，a2为所述第二阴影掩码团块中未重叠区域的面积，b为全部重叠区域的面积，所述分割系数λ为所述阴影重合度。6.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述在RGB颜色空间内确定所述车辆的阴影区域包括 分别获取所述背景图像和所述当前图像上同一点的RGB空间坐标； 利用所述RGB空间坐标计算亮度差异值和色度差异值； 确定所述亮度差异值小于第三设定阈值且所述色度差异值在设定数值范围内的所有像素点组成的区域为阴影区域。7.根据权利要求I至6任一项所述的方法，其特征在于，所述光照方向包括 将所述固定区域的二维坐标平面平均分割成八等份，以获取上、下、左、右、左上、左下、右上、右下与正中九种光照方向，所述正中表示无阴影或光照方向处于车辆正上方的光照情况。8.—种车辆阴影检测装置，其特征在于，包括 视频采集模块，用于采集交通路口处固定区域的实时视频； 团块获取模块，用于在所述视频当前帧图像中存在运动前景时，获取当前帧图像中车辆的前景掩码团块； 阴影分离模块，用于利用预先设定的光照模型从所述前景掩码团块中分离出车辆的第一阴影掩码团块，所述光照模型与当前光照方向相匹配； 重合度确定模块，用于确定所述第一阴影掩码团块与所述光照模型的阴影重合度； 第一判断模块，用于判断所述阴影重合度是否大于第一设定阈值； 阴影重确定模块，用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆阴影消除方法，其特征在于，包括：采集交通路口处固定区域的实时视频；如果所述视频当前帧图像中存在运动前景，则获取当前帧图像中车辆的前景掩码团块，并利用预先设定的光照模型从所述前景掩码团块中分离出车辆的第一阴影掩码团块，所述光照模型与当前光照方向相匹配；确定所述第一阴影掩码团块与所述光照模型的阴影重合度；如果所述阴影重合度大于第一设定阈值，则在RGB颜色空间内确定所述车辆的阴影区域；根据所述阴影区域纠正所述预先设定的光照模型，并利用纠正后的光照模型从所述前景掩码团块中分离出车辆的第二阴影掩码团块；确定所述第二阴影掩码团块与纠正后的光照模型的阴影重合度，直到所述阴影重合度不大于所述第一设定阈值后输出阴影分离后的车辆掩码团块。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：苏志敏，舒小华，肖习雨，龙永红，李勋，
申请(专利权)人：株洲南车时代电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：