王珦磊1，唐加山2

　　(1. 南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003；2. 南京郵電大學(xué) 理學(xué)院，江蘇 南京 210003)

       摘要：針對(duì)視頻內(nèi)容分析中的物體檢測(cè)問(wèn)題，提出一種新的基于YUV顏色空間的陰影消除方法，相比其他基于YUV顏色空間陰影檢測(cè)方法，該方法為提高檢測(cè)精度，使用自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)門(mén)限。首先，在RGB顏色空間中使用背景差，得到僅包含目標(biāo)物體及其陰影的圖像。然后在YUV顏色空間中對(duì)此圖像的色度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，搜索出色度變化緩慢的區(qū)間，再針對(duì)每個(gè)色度區(qū)間確定對(duì)應(yīng)的亮度區(qū)間，獲得估計(jì)門(mén)限。最后，利用以上門(mén)限檢測(cè)并消除陰影。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)不同光照情況下的物體陰影都有很好的消除效果。

　　關(guān)鍵詞：陰影檢測(cè)；YUV；自適應(yīng)

0引言

　　在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體是非常重要的一個(gè)部分。運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)一般步驟如下：先從視頻幀中鑒定出前景像素，再由前景像素提取出運(yùn)動(dòng)物體［1］。然而，運(yùn)動(dòng)物體的投影會(huì)使檢測(cè)算法難以實(shí)現(xiàn)，導(dǎo)致前景物體形狀和顏色的失真，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的提取造成干擾。因此，動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)中很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)是陰影消除。

　　陰影檢測(cè)算法一直被廣泛研究，如：基于紋理分析的檢測(cè)方法［23］，使用亮度來(lái)判斷可能的陰影區(qū)域，再結(jié)合紋理特征將陰影分割出來(lái)；基于物理特征的檢測(cè)方法［4］，先對(duì)陰影像素進(jìn)行建模，再用這個(gè)模型從預(yù)選區(qū)域中檢測(cè)陰影；基于幾何的檢測(cè)方法［5］，根據(jù)光源、物體形狀、地面來(lái)預(yù)測(cè)陰影的大小、形狀和方向；基于色彩空間的檢測(cè)方法［6］，選取一個(gè)新的色彩空間，與RGB色彩空間相比，它的亮度和色度間區(qū)別更明顯。

　　本文使用基于YUV色彩空間的陰影檢測(cè)方法，同時(shí)陰影檢測(cè)門(mén)限的閾值是根據(jù)前景像素的統(tǒng)計(jì)結(jié)果估計(jì)的，因此算法對(duì)不同光照情況下的物體陰影檢測(cè)都有很好的魯棒性。

1候選區(qū)域

　　候選區(qū)域是指圖像中包含目標(biāo)物體及其陰影的部分，一般通過(guò)背景差分來(lái)獲得。步驟如下：先將前景圖像和背景圖像的RGB分量進(jìn)行差分，再將差分后的彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，針對(duì)此灰度圖像，設(shè)置平均灰度值為閾值，按照該閾值進(jìn)行劃分，大于該閾值的為候選區(qū)域，小于閾值的視為背景。再多次進(jìn)行膨脹、腐蝕操作，消除候選區(qū)域中的干擾噪點(diǎn)，具體操作詳見(jiàn)文獻(xiàn)［7］。

2基于YUV色彩空間的陰影模型

　　YUV色彩空間和RGB色彩空間關(guān)系如下［8］：

　　在YUV色彩空間中，像素點(diǎn)的亮度分量y和色度分量u、v相互獨(dú)立。投射陰影區(qū)域在YUV色彩空間有如下特征［9］：

　　（1)投射陰影區(qū)域中像素的亮度低于背景像素和物體區(qū)域像素的亮度。

　?。?)投射陰影區(qū)域中像素的色度與背景像素色度相比幾乎相等。

　　根據(jù)以上結(jié)論，確定陰影像素的算法如下：

　　針對(duì)每個(gè)候選區(qū)域的像素，將符合如下式（1）條件的像素點(diǎn)判斷為陰影像素點(diǎn)，其中yF和yB分別指前景和背景的y分量，vF和vB分別指前景和背景的v分量，yMin、yMax、vMin、vMax分別指對(duì)應(yīng)的上下限門(mén)限值。

　　下文將對(duì)閾值估計(jì)給出詳細(xì)步驟。

3閾值分析

　　3.1陰影區(qū)域特征分析

　　為研究閾值與候選區(qū)域的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，選取如圖1所示

　　圖1輸入圖像及其預(yù)處理的前景圖像圖1(a)和背景圖像圖1(b)。先進(jìn)行背景差分，獲得候選區(qū)域的前景圖像圖1(c)和背景圖像圖1(d)，對(duì)陰影進(jìn)行手動(dòng)劃分得到陰影區(qū)域的前景圖像圖1(e)和背景圖像圖1(f)。

　　將前景圖像(e)中每個(gè)像素點(diǎn)的亮度yF和色度vF，與背景圖像(f)中的亮度yB和色度vB進(jìn)行差分，得到差值Δy、Δv。亮度差和色度差分布如圖2(a)，其中橫軸是Δy，縱軸是Δv。忽略干擾噪點(diǎn)，對(duì)密集區(qū)域進(jìn)行分析，密集區(qū)域圖2(b)顯示像素點(diǎn)的亮度差Δv分布不均勻，集中在若干個(gè)中值上，并且不同的中值對(duì)應(yīng)色度差Δy分布范圍也不相同。因此可以將陰影區(qū)域的Δy-Δv分布看作是若干個(gè)分布?jí)K的集合，如圖2(c)。

　　3.2根據(jù)候選區(qū)域確定閾值

　　本節(jié)將通過(guò)候選區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特性估計(jì)出上文中每個(gè)分布?jí)K的閾值。

　　3.2.1確定色度差Δv的閾值

　　將候選區(qū)域前景圖像圖1(c)和背景圖像圖1(d)的色度分量v相差，差值Δv進(jìn)行排序，得到圖3(a)，圖3(b)標(biāo)出了其中的平緩部分。對(duì)比陰影區(qū)域分布圖2(c)和圖3(b)，被標(biāo)注的區(qū)域在縱軸上的范圍近似一致，圖3(b)上的平緩部分表明在該范圍上有大量像素點(diǎn)Δv分布趨于一致，符合陰影區(qū)域的特征。

　　3.2.2確定亮度差Δy的閾值

　　針對(duì)圖3(b)中每個(gè)平緩區(qū)域，從候選區(qū)域中搜索對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)，獲取每個(gè)像素點(diǎn)亮度差Δy，再進(jìn)行排序，圖4(a)是候選區(qū)域中符合條件Δv∈［4.731 7, 5.288 6］的像素點(diǎn)的Δy排序后的分布圖，標(biāo)出平緩區(qū)域如圖4(b)，對(duì)比陰影區(qū)域分布圖2(c)，平緩區(qū)域的Δy區(qū)間與陰影像素圖4候選區(qū)域亮度差分布的區(qū)間相吻合。

　　3.3驗(yàn)證特征普遍性

　　為驗(yàn)證以上特征的普遍性，使用另一組實(shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行圖6自適應(yīng)陰影消除算法流程圖閾值分析，輸入圖像如圖5,圖5(a)是前景圖像，圖5(b)是背景圖像，圖5(c)表示候選區(qū)域，圖5(d)是陰影區(qū)域的Δy-Δv分布圖。分析候選區(qū)域，結(jié)果如下：圖5(e)是候選區(qū)域Δv排序后的分布圖，該分布圖平緩區(qū)域與圖5(d)中的密集區(qū)域非常吻合。將候選區(qū)域中符合條件Δv∈［-0.325,0.430］的像素點(diǎn)的Δy值進(jìn)行排序，得到圖5(f)，圖5(f)平緩區(qū)域的Δy范圍是［0,30.82］，也與陰影分布圖5(d)相吻合。

4自適應(yīng)陰影消除算法

　　根據(jù)上節(jié)的分析結(jié)果，設(shè)計(jì)算法如下：先獲得候選區(qū)域，算法步驟見(jiàn)第1節(jié)，然后將候選區(qū)域的前景圖像和背景圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色彩空間，再做背景差，獲得亮度差矩陣ΔY和色度差矩陣ΔV。

　　陰影區(qū)域的色度差Δv一般在［0,10］范圍內(nèi)，取［-5,20］作為考察范圍，實(shí)際試驗(yàn)中，超出該范圍的陰影點(diǎn)很少，可以忽略。對(duì)候選區(qū)域內(nèi)所有屬于［-5,20］區(qū)間的色度差Δv排序，搜索出其中變化較小的區(qū)域，本文算法使用條件(2)進(jìn)行判斷，Δv(i)是排序后第i個(gè)色度差Δv，N是符合條件Δv∈［-5,20］的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，a和b是常數(shù)，通過(guò)多次取值調(diào)試后確定a=0.001，b=0.003 5。

　　Δv(i)－Δv(i－a×N)<b×(Δv(N)－Δv(1))(2)

　　針對(duì)每一個(gè)Δv區(qū)間，從候選區(qū)域中搜索出符合條件的像素點(diǎn)，再對(duì)這些像素點(diǎn)的亮度差Δy進(jìn)行排序，與獲取Δv區(qū)間類(lèi)似，搜索出所有變化較小的區(qū)域，每個(gè)Δv區(qū)間可能會(huì)對(duì)應(yīng)多個(gè)Δy區(qū)間。將所有搜索出的Δy-Δv區(qū)間作為估計(jì)門(mén)限。

　　依據(jù)上文得到的估計(jì)門(mén)限進(jìn)行陰影檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)多閾值的陰影消除。圖6為算法流程圖。

5實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

　　實(shí)驗(yàn)用的部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自圖像處理數(shù)據(jù)庫(kù)，還有一部分是在實(shí)驗(yàn)室中拍攝得到的。算法是在微軟Windows平臺(tái)下，使用matlab編寫(xiě)的。以下圖7是使用本文算法的輸出結(jié)果。

6結(jié)論

　　本文采用一種基于YUV顏色空間的自適應(yīng)陰影消除算法，該算法對(duì)陰影的門(mén)限進(jìn)行動(dòng)態(tài)估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)不同光照情況下的圖像都能有效地檢測(cè)和消除陰影，具有良好的魯棒性。

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