一种新颖的基于边缘检测的车辆阴影去除方法

被引：3

作者：

李浩亮

水清河

范文兵

杨潇楠

机构：

[1] 郑州大学信息工程学院

来源：

郑州大学学报(工学版) | 2014年 / 35卷 / 05期

关键词：

混合高斯; LOG边缘算子; 阴影去除;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对普通基于HSV颜色空间算法的缺陷,提出了一种新颖的车辆阴影消除方法.通过自适应混合高斯模型(AGMM)进行背景建模得到视频序列背景和前景,使用改进的高斯-拉普拉斯(LOG)边缘检测算子对前景图像和阈值分割后的前景进行两次边缘检测,最后对两次检测后的前景边缘进行相减,保留车辆运动区域.实验结果表明,提出的新颖算法能有效去除与车辆特性相近的光照阴影.

引用

页码：11 / 14

页数：4

共 6 条

[1] 自适应双阈值的运动目标检测算法 [J].

张震 ;

李丹丹 .

郑州大学学报(工学版), 2013, 34 (06) :15-19

[2] 一种基于统计模型的前景阴影消除算法 [J].

杨志邦 ;

徐成 ;

周旭 ;

田峥 .

小型微型计算机系统, 2013, 34 (02) :423-428

[3] HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测 [J].

林庆 ;

徐柱 ;

王士同 ;

詹永照 .

计算机科学, 2010, 37 (10) :254-256+290

[4] 基于纹理的运动阴影检测方法 [J].

张玲 ;

程义民 ;

葛仕明 ;

李杰 .

光电工程, 2008, (01) :80-84

[5] Marr边缘检测算法的研究 [J].

杨东华 ;

李久贤 ;

卞治国 .

中国图象图形学报, 2006, (06) :823-826

[6]

Learning patterns of activity using real-time tracking .2 Stauffer C,Grimson W E L. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2000

← 1 →