基于正交分解的室外光照阴影检测

被引:9
作者
段志刚 [1 ,2 ]
屈靓琼 [1 ,2 ]
田建东 [1 ]
唐延东 [1 ]
机构
[1] 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
[2] 中国科学院大学
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
机器视觉; 阴影检测; 正交分解; 期望最大化算法; 高斯混合模型;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对室外光照条件下阴影的快速高效检测问题,提出了基于正交分解的阴影检测算法。利用室外场景图像中阴影区域内外的线性模型建立线性方程组,对该线性方程组的解空间进行正交分解,得到一幅彩色光照不变图像和一幅光照变化图像。通过K-means算法将彩色光照不变图像分类为几个区域,每个区域具有一致的反照率。根据分类结果,对光照变化图像采用EM算法进行高斯混合建模,提取阴影区域。最后采用形态学算子对提取的阴影区域进行优化。该算法不需要复杂的特征算子学习过程,大大降低了计算的时间复杂度,而且不需要任何先验知识,可以直接应用到实时场景处理中。
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页码:209 / 217
页数:9
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