[发明专利]一种基于多特征融合的运动阴影去除方法

权利要求书

1.一种基于多特征融合的运动阴影去除方法，其特征包括以下步骤：

步骤一：通过混合高斯法建立背景模型，利用背景差分法提取运动区域；

步骤二：根据颜色一致性原理初步去除运动区域中的阴影像素；

步骤三：在步骤二基础上根据纹理不变性特征，利用局部二值模式进一步去除阴影；

步骤四：根据光照特性基于统计学原理去除残存的阴影,并还原误判的前景像素；

步骤四中根据统计学原理基于亮度特征的判定条件如下所示：

上式中S₃(x,y)表示运动区域中符合判定条件的阴影像素，O₃(x,y)表示所得阴影中还原的前景像素，I_O(x,y)、I_B(x,y)、I_S(x,y)分别表示运动区域、背景图像、阴影在(x,y)处的亮度，μ₁为I_O/I_B的算数平均值，μ₂表示I_S/I_B的算术平均值，σ₁表示I_O/I_B的标准差，σ₂表示I_S/I_B的标准差，D₁，D₂为置信度系数，I_O代表前景目标的亮度，I_B代表背景亮度，I_S代表阴影亮度；

根据亮度特征可得最终的前景目标与阴影区域可以表示为：

O_F＝O+O₃-S₃

S_F＝S+S₃-O₃

上式中，O_F表示最终的前景目标，S_F表示最终的阴影区域，O基于LBP的纹理特征分析后得到的前景区域，S表示所得到的的阴影区域。

2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的运动阴影去除方法，步骤一中利用背景差分法提取运动区域包括：

将当前帧与对应的背景模型进行差分运算，得到对应的运动区域：

F_k(x,y)＝|I_k(x,y)-B_k(x,y)|

上式中F_k(x,y)表示前景图像，I_k(x,y)为视频帧图像，B_k(x,y)为对应的背景图像。

3.根据权利要求2所述的方法，对上式中所得到的前景图像进行二值化操作：

上式中Z_k(x,x)为最终的二值化图像，T_otsu为根据otsu法得到的分割阀值。