基于零树小波的交通视频车辆运动阴影滤除方法

基于高斯模型的背景建模方法与简单的背景差分方法很难准确区分运动车辆与阴影.基于此种原因,文中提出基于零树小波的交通视频车辆运动阴影滤除方法.首先将含有噪声的运动前景图像转换至HSV颜色空间.然后对S通道和V通道进行多级下采样小波变换,通过构造运动前景的零树小波掩模,关联不同尺度子带间的系数,使各精细尺度子带掩模的值能得到父子带系数的指导和校正,提高子带自适应阈值的准确性.进一步通过结合阴影的颜色特征,提高判断区域车辆与阴影的区分度.最后通过大量仿真实验验证文中方法的有效性.

底图干扰下非均匀运动图像阴影滤除仿真

在非均匀运动图像中,由于运动目标形成的阴影总是对运动图像处理工作有所干扰。因此研究底图干扰下非均匀运动图像阴影滤除的方法,采用卡尔曼滤波对背景图像进行提取,将当前所处帧图像和所提取的背景图像进行差分计算;利用色彩信息和亮度信息在背景图像中检测出目标运动区域,采用RGB分量对目标运动区域阴影的灰度距离和色彩距离进行检测,得出背景像素值和阴影像素;最后通过像素值替换将图像阴影的像素值替换成背景像素值,完成对非均匀运动图像阴影的滤除。通过分析仿真结果可知,所提方法避免了过程较为繁琐的边缘检测等运算,加速了阴影检测的速度,实现高效准确地滤除运动图像阴影。

应用光照模型的交通车辆识别定位的高分辨率遥感方法

针对识别和定位路面上每辆汽车这一交通遥感图像处理的核心环节,提出一种解决方法。应用光照模型推导出路面、车辆(深浅两类)、汽车阴影在全色遥感影像中的亮度差异与亮度变化特征。以亮度差异为基础建立了能够将车辆区域从路面遥感图像中分割出来的图层分离算法。针对密集行驶的汽车因阴影相互覆盖而容易被误识别为一辆大型车的问题以及浅色车因深色车窗造成的识别结果割裂问题,利用亮度变化特征以及阴影、车窗与汽车的位置关系设计了车辆区域内的阴影和车窗干扰消除算法,通过闭运算实现了遥感图像中的汽车识别与定位。选用10幅交通遥感图像进行了测试,对浅色车的识别率大于92%,对深色车的识别率大于87%。

基于视频图像的车辆计数新方法

针对道路车流量检测问题,从便捷性、实时性角度出发,结合视频图像处理技术,对视频车辆计数进行了研究。直接在RGB图像中进行自适应背景更新,以此为基础,对RGB图像进行背景差分,提取出运动车辆区域,避免了复杂环境下图像灰度化过程中的信息丢失;利用当前帧和背景帧的HSI颜色空间信息来滤除阴影;通过在视频图像中设置固定虚拟检测区,实现对车辆的计数。实验结果表明,该方法计算量较小,白天情况下的计数准确率在89.58%以上;夜间的计数准确率较低,还需进一步研究改进。