[发明专利]车辆阴影去除方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种车辆阴影去除方法和装置。

背景技术

在视频监控中，由于光线受到目标物或者障碍物的影响，视频图像中的目标物往往含有阴影。阴影不是固定不变的，它随着光照强度、方向等因素在不停的变化，因此，它不能作为物体的一部分参加识别，否则会导致识别的失败。所以有必要采取有效的方法去除目标的阴影，为目标的正确识别提供条件。

目前一种去除阴影的方法为基于运动物体几何信息的方法，该方法建立一个运动物体的能够区别出阴影部分的几何模型，对其中的阴影区域进行消除处理，从而达到去除阴影的目的。但是，该方法需要对阴影区域建立复杂的模型，计算量较大，不适合在工程实时应用。

当前比较适合于工程实时应用，特别是识别车辆的交通监控应用的去除阴影的方法为基于阴影颜色信息的方法，其思想是在一定的亮度条件下，同一物体在阴影区内和不在阴影区内的色调是近似一致的，如果均匀成比例的减少某种彩色的全部系数，则只有亮度在变化，而色调是不变的，这在一定程度上给出了阴影的颜色特征规律，从而识别出目标物上的阴影。该方法的具体实现方式有很多种，如在RGB彩色空间中，用矢量来表征像素点，并以当前图中的像素点矢量与对应的背景点的矢量相减得到能表征亮度和色度的彩色模型，以此建立背景模型；在HSV彩色空间利用色度、饱和度和亮度信息建立背景模型，以检测和识别阴影；利用阴影的光学特性并结合纹理特征，采用区域生长的方法检测阴影等。基于阴影颜色信息的方法在实验室会得到比较不错的结果，但在交通监控现场，可能会因为天气的原因或者监控景物距离太远而造成彩色信息的丢失或者缺损，这样会影响阴影去除效果，尤其当要监控的车辆颜色与背景颜色比较接近时，比如黑色车辆，基于阴影颜色信息的方法往往不能准确区分黑色车辆和阴影的边界，也就不能准确消除该车辆周围的阴影。

发明内容

本发明的实施例提供一种车辆阴影去除的方法和装置，能够准确消除车辆周围的阴影。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一种车辆阴影去除的方法，包括：

以白车为标准建立基于灰度的阴影模型；

后续车辆套用所述阴影模型去除阴影。

进一步的，还包括：定时更新阴影模型，并根据更新后的阴影模型调整白车判别阈值为前一个阴影模型的车辆区域占目标车辆区域比例的60％。

所述定时范围为10到30分钟。

其中，所述以白车为标准建立基于灰度的阴影模型的步骤包括：

预先设定白车判别阈值；

获取背景图像和目标车辆区域图像，将两幅图像进行灰度转换；

将目标车辆区域图像与背景图像相减，结果为正数的区域认定为实际的车辆区域；结果为负数的区域认定为实际的阴影区域；

如果实际的车辆区域占目标车辆区域图像的比例大于所述白车判别阈值，确定目标车辆为白车，将白车的实际的阴影区域的位置和所占比例设定为阴影模型。

进一步的，所述以白车为标准建立基于灰度的阴影模型的步骤还包括：

如果实际的车辆区域占目标车辆区域图像的比例小于所述白车判别阈值，对下一目标车辆进行是否为白车的判别，直到确定目标车辆为白车，建立阴影模型。

所述白车判别阈值为：整体图像中实际的车辆区域占目标车辆区域图像比例的60％，所述阴影区域为预设值。

所述阴影区域的预设值为10％至60％。

所述阴影区域的预设值的优选值为20％。

一种车辆阴影去除的装置，包括：

阴影模型建立模块：获取白车的车辆区域图像，用于以白车为标准建立基于灰度的阴影模型；

阴影模型套用模块：存储来自所述阴影模型建立模块的阴影模型，并在后续车辆套用所述阴影模型去除阴影。

进一步的，还包括：

定时更新模块：用于控制阴影模型建立模块进行定时更新，并将更新后的阴影模型发送给阴影模型套用模块进行去除阴影操作。

本发明实施例提供的车辆阴影去除的方法和装置，以白车为标准建立基于灰度的阴影模型，由于白车在灰度上与阴影差距最大，最容易将阴影识别出来，在后续车辆套用所述阴影模型，能够较为准确地消除哪怕是颜色与阴影最接近的车辆周围的阴影。

附图说明

图1为本发明方法实施例一流程图；

图2为本发明方法实施例二流程图；

图3为本发明装置实施例一结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例车辆阴影去除的方法和装置进行详细描述。

本发明方法实施例一如图1所示，包括：