运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现.doc

运动目的检测中阴影清除算法的研究与实现摘要 随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为安全防卫的一种重要手段正在越来越受到人们的注重由于智能视频监控系统具有监控能力强、安全隐患少、节省人力物力资源的长处因此，在交通、银行、宾馆、商场等重要场合的监控中有广泛的应用前景本文一方面综合简介了智能监控系统的发展历史和现状，然后对静止摄像机监控下的运动目的检测、阴影的检测和清除等核心技术进行了比较进一步的研究运动目的检测作为智能视频监控系统中视频解决的第一步，具有非常重要的地位本文一方面对目前运动目的检测措施进行了概括，在具体研究了几种目的检测措施的基本上，拟定了目的检测中较好的一种措施，即基于混合高斯模型的措施，用这个算法来提取运动目的由于日照和灯光等外来因素的影响，导致了提取的运动前景中往往具有阴影因此，运动目的的阴影检测与清除对于运动目的跟踪、分类和辨认等后期解决都是一种核心性问题由于阴影的存在，会给上述后期解决带来干扰甚至失败为了清除目的前景的阴影，本文一方面分析了阴影产生的机理，理解阴影的特性和人类的视觉特性，针对这些特性以及总结和分类目前己有的各类阴影检测算法的基本上，提出了一种基于RGB颜色模型的阴影检测算法。

通过实验对本文的算法进行了验证，证明了该算法可以较好地检测出运动目的的阴影以及将阴影清除，并且易于实现核心词：视频监控；运动目的检测；混合高斯模型；RGB颜色模型；阴影清除 目 录第一章 绪论 11.1 引言 11.2 视频监控系统的发展和现状 11.3 本课题研究的目的及意义 21.4 课题重要研究工作及工作安排 3第二章 基本理论 52.1 引言 52.2 颜色模型 52.2.1 颜色模型的分类 52.2.2 RGB颜色模型 52.2.3 HSV颜色模型 62.3 数学形态学 72.3.1 基本思想 82.3.2 基本运算 8第三章 运动目的的检测 103.1 引言 103.2 运动目的检测算法概述 103.2.1 光流法 103.2.2 相邻帧差法 103.2.3 背景差法 113.3 基于RGB颜色空间的混合高斯模型 113.3.1背景模型的建立 123.3.2 背景模型的更新 123.3.3 运动目的的检测与提取 13第四章 阴影的清除 154.1 引言 154.2 阴影产生的机理 154.3 阴影检测算法概述 164.3.1 基于模型的阴影检测算法 164.3.2 基于阴影属性的阴影检测算法 164.4 阴影的光学特性 174.5 前景二值图的提取 184.6 基于RGB颜色空间的阴影清除算法 184.6.1 拟定颜色空间 184.6.2 阴影的清除算法 194.6.3 前景目的去噪与重建 214.7 实验成果 21第五章 总结与展望 245.1 研究工作总结 245.2 展望 24参照文献 26道谢 27第一章 绪论1.1 引言图像和视频是对客观事物的形象而又生动的描述，是直观而又具体的信息体现形式，对人类而言是最重要的信息载体。

特别是在今天这高科技的信息社会里，随着网络、通信和微电子技术的迅速发展，以及人民物质生活水平的提高，视频以其直观、以便和内容丰富等特点，日益受到人们的青睐就由于这样，视频监控系统就成为一种新技术而越来越受到人们的注重现今人们对安全的需求增强，视频监控系统成为安全防卫的重要手段，由最初的重点部门如银行和公安等行业监控逐渐发展到单个家庭的防盗和安全监控，摄像头越来越多，视频监控系统的使用越来越普遍老式的数字视频监控系统仅仅提供了视频的捕获、存储、分发等简朴的功能，而系统获取的视频信息越来越多，这些海量的视频信息很难在同一时间显示在监控人员面前除此以外，对视频里的内容还只能靠监控人员来判断视频监控工作强度很大，它对监控人员的注意力、警惕性、特别是对异常状况的反映能力的规定特别高一般监控中发生的失误都是由监控人员的注意力不集中导致的由于人类自身存在的生理疲劳现象，因此不也许长时间持续集中精力监视内容单一的监控场景为了克服老式视频监控系统产生的困难，智能视频监控系统应运而生，它运用自动视频分析技术进行视频的监控当盗窃发生或发现到具有异常行为的可疑人时，系统能向保卫人员精确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，同步也减少了雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。

与老式的老式视频监控相比，可以智能检测与跟踪的数字视频监控具有许多长处[1]：第一，24小时全天可靠监控智能视频监控系统将彻底变化以往完全由监控人员对画面进行监视和分析的模式第二，提高报警精确度智能视频监控系统可以有效提高报警精确度，大大减少误报和漏报现象的发生第三，提高响应速度智能视频监控系统拥有比老式视频监控系统更强大的智能解决能力，它可以检测、辨认视频场景中的可疑活动1.2 视频监控系统的发展和现状视频监控系统是多媒体技术、计算机网络、工业控制和人工智能等技术的综合运用的产物，它正向着视频的数字化、系统的网络化和管理的智能化方向不断发展，并已经逐渐进一步到社会生活的各个领域从第一代完全的模拟监控系统，到第二代数字化的视频监控系统，再到第三代分布式视频监控系统，视频监控系统已在过去的二十近年里经历了三个发展阶段[2]第一代视频监控系统（VCR）重要是以模拟设备为主的闭路系统，称之为模拟视频监控系统以模拟信号、图像的解决和传播为基本，多路模拟摄像机产生的模拟信号通过同轴电缆传播到监控室，然后通过预置好的顺序轮流显示，监控人员通过监视器来判断监视场景的状况图像信息通过视频电缆，以模拟方式传播，一般传播距离不能太远，重要应用于小范畴内的监控，监控图像一般只能在控制中心查看。

系统的重要特点：(1) 视频、音频信号的采集、传播、存储均为模拟形式，质量最高；(2) 通过了几十年的发展，技术比较成熟，系统功能强大、完善但该类系统之因此会被裁减，是由于它存在着某些问题：(1) 只合用于较小的地理范畴；(2) 与信息系统无法互换数据；(3) 监控仅限于监控中心，应用灵活性较差；(4) 不易扩展随着多媒体技术、视频编码压缩技术的飞速发展，以数字技术为核心的视频监控系统迅速崛起，即第二代视频监控系统（DVR）它依赖于混合模数或全数字的视频传播和解决措施，采用Motion JPEG、H.263、MPEG等多媒体数字压缩技术将视频图像完全数字化，节省了带宽资源，大大提高了图象质量，增强了视频监控的功能此类监控系统重要在视频监控中可以运用视频分析算法，让监控者只注意感爱好的事物从而实现自动报警系统的特点：(1) 视频、音频信号的采集、存储重要为数字形式，质量较高；(2) 系统功能较为强大、完善；(3) 与信息系统可以互换数据；(4) 应用的灵活性较好DVR系统从监控点到监控中心仍为模拟方式传播，与第一代系统存在着许多相似的缺陷，要实现远距离视频传播需要铺设（租用）光缆、在光缆两端安装视频光端机设备，系统建设成本高，不易维护、且维护费用较大。

由于网络带宽增长、计算机解决能力的迅速提高和存储容量的增大，以及多种实用视频信息解决技术的浮现，目前视频监控已经进入了全数字化的网络时代，即第三代视频网络系统（NVR）它运用低价位高性能的计算机网络、移动网络和固定的多媒体通信网络传播监控信号视频信号在前端进行自动分析解决，然后将有价值的信息通过无线或有线网络传播到监控中心，实现自动视频监控与第一、二代系统相比，该系统具有的优势：(1) 运用既有的网络资源，不需要为新建监控系统铺设光缆、增长设备，轻而易举地实现远程视频监控；(2) 系统扩展能力强，只要有网络的地方增长监控点设备就可扩展新的监控点；(3) 维护费用低，网络维护由网络提供商维护，前端设备是即插即用、免维护系统；(4) 系统功能强大、运用灵活、全数字化录像以便于保存和检索；(5) 性能稳定，无需专人管理1.3 本课题研究的目的及意义在如今高度自动化的生活中，安全问题成了第一难事这需要监控人员时时地在监控，每时每刻的掌握最新的数据，可监控人员又不也许无时无刻在现场监控，这时就必须依托智能视频监控系统的协助，视频监控系统的性能好坏也就直接影响到“安全”这个大问题随着多种新型安保观念的引入，社会各部门、各行业及居民社区纷纷建立起了各自独立的监控系统或报警系统。

建立和不断完善安全防卫系统，对保护人员和设备的安全、提高生产和管理的效率、避免犯罪的发生、维护社会经济的稳定起到了重要作用因此，研究智能视频监控系统具有较深远的现实意义运动目的的检测是视频监控系统的首要问题，运动目的提取的好坏直接影响到之后的目的跟踪、目的分类等问题只要有光线存在的地方都免不了阴影的存在，特别是在室外环境下，光线会随着天气的变化而变化，并且光线的方向、强弱等都会因时间的不同而发生无规律的变化，这些状况下阴影具有很强的不拟定性阴影和运动目的与背景之间均有很大的灰度差值，并且阴影与产生阴影的目的具有相似的运动特性，因此阴影常常被错误地检测成前景这样就会产生与阴影有关的一系列问题，如阴影会导致运动目的形状的变化、目的的合并、甚至目的丢失，这些问题的存在会对后续的目的跟踪、辨认、分类产生很大的负面影响因此，近年来阴影检测和阴影的清除成为智能视频监控技术中研究的一种热点和重点清除随着运动目的的阴影，进一步提高运动目的检测的精确性是非常重要的目的检测算法自身并不能辨认阴影和运动目的以及消除阴影，虽然目前阴影检测算法的精确性相对较高，但还是存在着一定的缺陷，因此在既有阴影检测算法的基本上，提出一种定量和定性评估更高的阴影检测算法是非常必要的，消除阴影的影响也更有助于后续的目的跟踪、分类和辨认[3]。

1.4 课题重要研究工作及工作安排本文重要研究运动目的检测中的阴影清除，然而阴影的检测与清除一般与运动检测联系在一起，因此本文先将对目前比较典型的三种运动目的检测算法进行进一步分析，通过对运动目的检测中这三种算法的比较，最后确立一种合用性比较强的基于混合高斯背景模型的背景差措施然后针对前景检测中存在的阴影，研究在混合高斯背景模型之上的阴影检测算法具体地讲，本文的重要研究内容涉及如下几种方面：(1) 运动目的检测算法的研究在进一步分析既有的检测算法基本上，提出一种改善的混合高斯背景模型的目的检测算法，能较好地解决场景中的光线、天气等环境的变化，以及存在动态背景的状况2) 阴影检测与清除算法的研究针对前景检测中的阴影，在理解阴影产生机理以及分析了既有阴影检测算法的基本上，提出一种基于RGB颜色空间的阴影检测算法本文各章内容安排如下：第一章绪论，对目前视频监控系统的发展进行总结，然后具体分析了智能视频监控系统中的核心技术，最后简介了本文的研究内容及论文组织第二章基本理论，简介了与本课题有关的颜色模型、数学形态学算子等基本知识第三章运动目的的检测，简朴地对目前运动目的检测的集中典型算法进行分析，在对几种措施进行比对的基本上，拟定一种较好的运动目的检测措施，即基于混合高斯背景模型的运动目的检测措施。

第四章阴影的清除，一方面对阴影产生的机理因素及影响进行了分析，然后对目的阴影检测算法进行了概括、总结和分类，在混合高斯背景模型基本上，针对前景中的阴影提出一种基于RGB颜色空间的阴影检测算法最后通过MATLAB软件进行实验，证明了该算法的实用性第五章总结与展望，全面总结了本文重要研究内容的成果，并指出了在既有系统的基本上对将来新技术的展望第二章 基本理论2.1 引言在复杂的背景环境中，天气和光线等的变化、阴影、灯光及随机噪。