[发明专利]基于特征融合的高速公路露天场景车辆阴影干扰抑制方法

权利要求书

1.基于特征融合的高速公路露天场景车辆阴影干扰抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取当前待处理图像并通过背景图像得到前景区域分割图像；

根据颜色不变特征得到前景区域分割图像的局部区域；

通过梯度信息熵计算局部区域的平滑度；

根据局部梯度模式方向直方图特征计算局部区域的HLGP梯度特征阴影判断结果；

根据HLGP特征阴影判断结果和余弦相似度计算得到阴影区域的HLGP阴影干扰判定结果；

所述前景区域分割图像是按照如下公式来实现的：

其中，c代表当前帧中颜色分量，分别代表H通道和S通道的分量，Ω₁(x,y)为像素I(x,y)的邻域空间；

I_c(x,y)表示(x,y)坐标点某一颜色分量；I_c(i,j)表示(x,y)邻域空间中(i,j)坐标点某一颜色分量；表示图像(x,y)坐标点的颜色一致性特征函数；(i,j)表示(x,y)邻域空间坐标；

获取目标像素点局部区域的颜色，局部区域的像素颜色一致性按照如下方式计算：

其中，D₁(x,y)为对应点颜色一致性；表示背景图在(i,j)坐标点的颜色一致性特征值；D₁(x,y)表示(x,y)局部区域的像素颜色一致性；

按照以下计算V通道的亮度相似性：

其中，p(x,y)为前景掩膜M中的像素；I(u)，B(u)分别表示当前帧和背景帧在V通道中(x,y)坐标处的亮度值，Ω_p为像素I(x,y)的邻域空间；D₂(x,y)为像素属于阴影区域像素的概率；u表示前景和背景图像中邻域像素的位置；M(x,y)表示前景掩膜图像。

2.如权利要求1所述的基于特征融合的高速公路露天场景车辆阴影干扰抑制方法，其特征在于：所述局部区域的平滑度是按照以下步骤来实现的：

其中，γ为梯度信息熵；G_h(x,y)与G_v(x,y)分别为像素的水平梯度与垂直梯度；m_,n分别表示局部区域的尺寸。

3.如权利要求1所述的基于特征融合的高速公路露天场景车辆阴影干扰抑制方法，其特征在于：所述HLGP梯度特征阴影判断结果是按照以下步骤来实现的：

其中，s(.)定义为：LGP(x,y)为LGP特征；i_c,i_n分别表示中心像素点I(x,y)的像素值和周围邻域内像素的像素值；p表示中心像素点I(x,y)周围邻域内像素的个数。

4.如权利要求1所述的基于特征融合的高速公路露天场景车辆阴影干扰抑制方法，其特征在于：所述HLGP直方图是按照以下步骤来实现的：

对图像按照以下压缩公式进行gamma像素值压缩：

I(x,y)＝I(x,y)^gamma

其中，I(x,y)表示图像像素值，gamma表示校正灰度系数；

将图像划分为N个像素块，分别利用sobel算子在水平方向和垂直方向上求取图像中目标像素点的梯度信息：

按照以下公式计算得到在像素点I(x,y)处的梯度幅值和梯度相位角∠G(x,y)：

按照以下公式将梯度方向相位角归一化到[0，π]之间：

直到得到图像的每个像素点的梯度相位角和梯度幅值信息。