[发明专利]抵抗强阴影干扰的运动车辆跟踪方法

权利要求书

1.一种抵抗强阴影干扰的运动车辆跟踪方法，其特征在于按照如下步骤进行：

步骤1. 输入一个含有阴影的交通监控视频V_I；

步骤2. 从V_I中读入一个尺寸为像素的、未处理的视频帧F，将其从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；

步骤3. 对视频帧F的H通道及V通道分别进行2级非下采样剪切波变换，各个尺度下的方向子带个数均为4；

步骤4. 计算H通道和V通道的最低频子带系数的均值，其中，上标表示颜色通道且；

步骤5. 计算H通道和V通道的不同尺度、不同方向子带中高频系数的标准差，其中，下标表示尺度且，下标表示方向且；

步骤6. 根据公式（1）的定义，计算最低频子带的二值掩码：

 （1）

所述表示在颜色通道的最低频子带中位于坐标处的变换系数，表示该变换系数所对应的二值掩码，，；

步骤7. 根据公式（2）的定义，计算各个高频方向子带的二值掩码：

 （2）

所述表示颜色通道的第个尺度下、第个方向子带中，位于坐标处的变换系数，表示该变换系数所对应的二值掩码；

步骤8. 根据公式（3）的定义，为尺度1下的所有子带计算一个加权掩码：

 （3）

所述表示颜色通道在尺度1下、第个方向子带中，位于坐标处的加权掩码；

步骤9. 根据公式（4）的定义，为尺度2下的所有子带计算一个加权掩码：

 （4）

所述表示颜色通道在尺度2下、第个方向子带中，位于坐标处的加权掩码；

步骤10. 根据多尺度变换系数的零树分布特性，利用粗尺度的加权掩码校正较细尺度的加权掩码：若粗尺度的加权掩码在坐标处的值为0，则将细尺度的加权掩码在坐标处的值也设置为0；

步骤11. 根据公式（5）的定义，将尺度1和尺度2下的加权掩码进行线性组合，得到两个尺度下的统一掩码：

 （5）

步骤12. 根据公式（6）的定义，将H通道和V通道的统一掩码进行线性组合，得到两个颜色通道的公共掩码：

 （6）

所述和分别表示H通道和V通道在坐标处的统一掩码；

步骤13. 利用最小二乘拟合方法计算H、V两个颜色通道的公共掩码的自适应分割阈值；

步骤13.1 以0.1为区间长度，将的值等分成10个区间：、、、、、、、、、，并统计的值处于各区间的频率，所述，从而建立的直方图；

步骤13.2 令；

步骤13.3 根据公式（7）~公式（9）的定义，计算以作为全局阈值将的各个像素划分为前景像素或背景像素的信息熵：

 （7）

 （8）

 （9）

步骤13.4 令，若，则转入步骤13.5，否则返回步骤13.3；

步骤13.5 根据公式（10）的定义，利用最小二乘法和一元2次方程拟合最佳全局分割阈值的信息熵曲线，得到该方程的3个系数、和：

 （10）

所述、和分别表示一元2次方程的2次项系数、1次项系数和常数项；

步骤13.6 令作为全局阈值，并根据公式（11）的定义，将公共掩码进行阈值化，得到二值公共掩码：

 （11）

步骤14. 以投票方式确定运动车辆区域的二值掩码；

步骤14.1 利用最大类间方差法将视频帧F的H通道及V通道分别进行阈值化，得到两个通道的二值掩码和；

步骤14.2 根据公式（12）的定义，计算二值掩码：

 （12）

步骤15. 利用结构元素对进行形态学膨胀运算，得到二值掩码；

步骤16. 根据公式（13），将二值掩码与视频帧F相乘，提取出运动车辆的候选区域：

 （13）

所述表示输出视频帧O中位于坐标处的像素值，表示视频帧F中位于坐标处的像素值；

步骤17. 将视频帧输入到均值漂移Meanshift算法，在运动车辆的候选区域中进行车辆跟踪，从而得到目标车辆在视频帧中的位置信息；

步骤18. 若V_I的全部视频帧均已处理完毕，则输出目标车辆在各视频帧中的位置信息，算法结束；否则，返回步骤2。