基于多点对参考模型的车辆阴影消除

为了解决车辆检测过程中的阴影干扰问题,以点对属性为基础,利用HSL色彩空间中前景、背景和运动阴影之间的色度、亮度属性,在给定的背景图像集中,采用离线训练的方法,于图像的全局域中建立稳定的不随环境变化的多点对参考模型.该模型充分考虑了图像全局域的颜色信息,减小了背景像素的误差,能在线消除运动阴影对车辆分割的影响,且对于复杂环境下的运动背景和光照变化具有较强的抑制作用.为减小算法的计算量,引入背景模板,减少了参与运算的像素点,提高了算法的分割效率.仿真实验表明,运用多点对参考模型消除车辆运动阴影,比其它阴影消除方法具有更强的准确性和鲁棒性.