[发明专利]一种阴影检测方法及装置

权利要求书

1.一种阴影检测方法，其特征在于，该方法包括：

A.对图像进行目标检测获得背景点和前景点，并利用检测出的背景点对已建立的背景模型进行更新；

B1.计算所述检测出的背景点与前景点的颜色比率，并根据计算出的颜色比率获取该背景点与前景点的颜色比率满足的颜色概率分布P(α)，其中，α为所述颜色比率；

B2.根据公式diff(i)＝LoG_i-LoG_RL计算目标像素点的高斯拉普拉斯值差值diff(i)，其中，i表示某目标像素点，BL表示背景点，r为目标像素点距离中心点的距离，σ₂为高斯函数带宽；

根据计算出的高斯拉普拉斯值差值获取该目标像素点的高斯拉普拉斯值差值满足的纹理概率分布P(diff)，其中，diff为所述目标像素点的高斯拉普拉斯值差值；

B3.根据公式P(diff，α)＝P(diff)P(α)获取目标像素点的纹理概率分布的联合概率密度P(diff，α)；

在得到的联合概率密度小于预设阈值时，判定目标像素点为阴影点。

2.根据1所述的阴影检测方法，其特征在于，步骤A中所述背景模型的建立方法为：以输入图像的前N帧作为初始背景估计的参考图像，利用这N帧图像建立背景模型；

假设x₁，x₂，…，x_N为所述图像中的某个像素点xz的一组观察值样本，采用中值滤波法t时刻某一个像素点x_z的背景像素估计值按照下式计算出：

i＝1，2，......N；median表示取中值运算。

3.根据权利要求2所述的阴影检测方法，其特征在于，步骤A中所述更新的方法为：

对所述背景模型中的像素点和检测出的背景点进行排序，去除排序后距离中值最远的像素点，再利用排序后得到的像素点重新组成N帧图像更新已有背景模型。

4.根据权利要求1所述的阴影检测方法，其特征在于，步骤B1中所述计算颜色比率的方法为：

其中，α(i)表示颜色比率，I(i)表示前景像素值，μ(i)是背景像素均值，σ(i)是背景像素方差，i表示不同的像素点，R、G、B分别对应三基色分量。

5.根据权利要求4所述的阴影检测方法，其特征在于，步骤B1中所述获取颜色概率分布P(α)的方法为：

其中，k₁，β，σ₁为预先设置的值，其中，k₁＝1；β与阴影的强度有关，阴影的强度越弱β设置得越大；σ₁＝60；α为所述颜色比率。

6.根据权利要求5所述的阴影检测方法，其特征在于，步骤B2中所述获取纹理概率分布P(diff)的方法为：

其中，k₂，σ₃为预先设置的值，k₂＝1；σ₃＝60。

7.根据权利要求6所述的阴影检测方法，其特征在于，步骤B3中所述获取联合概率密度P(diff，α)的方法为：

其中k₃＝1。

8.一种阴影检测装置，其特征在于，包括：背景建模单元、目标检测单元、后处理单元、模型更新单元和阴影检测单元；其中，

背景建模单元，用于按照中值滤波法对接收到的图像建立背景模型；

目标检测单元，用于对获得的图像进行检测，并将判断出的前景点输出给后处理单元，而背景点输出给模型更新单元；

后处理单元，用于对检测到的前景点进行后处理并输出运动目标的前景点；

模型更新单元，用于对来自目标检测单元的背景点，以及参与建立背景模型的象素点进行排序，去除排序后距离中值最远即与背景像素相关度最差的像素。再利用排序后得到的像素重新组成N帧图像后发送给背景建模单元；

阴影检测单元，存储有阈值；阴影检测单元用于根据来自后处理单元的运动目标的前景点和模型更新单元的背景点，计算所述检测出的背景点与前景点的颜色比率，并根据计算出的颜色比率获取该背景点与前景点的颜色比率满足的颜色概率分布P(α)，其中，α为所述颜色比率；根据公式diff(i)＝LoG_i-LoG_BL计算目标像素点的高斯拉普拉斯值差值diff(i)，其中，i表示某目标像素点，BL表示背景点，r为目标像素点距离中心点的距离，σ₂为高斯函数带宽；根据计算出的高斯拉普拉斯值差值获取该目标像素点的高斯拉普拉斯值差值满足的纹理概率分布P(diff)，其中，diff为所述目标像素点的高斯拉普拉斯值差值；根据公式P(diff，α)＝P(diff)P(α)获取目标像素点的纹理概率分布的联合概率密度P(diff，α)；在计算得到的联合概率密度小于预设阈值时，将目标像素点作为阴影点输出。