《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于YUV顏色空間與局部紋理的運(yùn)動(dòng)陰影去除
來(lái)源:微型機(jī)與應(yīng)用2013年第14期
尚晉霞
(云南大學(xué) 旅游文化學(xué)院,云南 麗江674100)
摘要: 提出一種視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)陰影去除算法。該方法使用混合高斯背景建模初步得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,在此基礎(chǔ)上利用陰影區(qū)域的色度、亮度信息與背景的差異,與局部二值紋理模式LBP(Local Binary Pattern)思想相或的方法來(lái)消除運(yùn)動(dòng)陰影,接著使用形態(tài)學(xué)的方法去除像素突變的邊緣部分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以很好地保留前景圖像。
Abstract:
Key words :

摘  要: 提出一種視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)陰影去除算法。該方法使用混合高斯背景建模初步得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,在此基礎(chǔ)上利用陰影區(qū)域的色度、亮度信息與背景的差異,與局部二值紋理模式LBP(Local Binary Pattern)思想相或的方法來(lái)消除運(yùn)動(dòng)陰影,接著使用形態(tài)學(xué)的方法去除像素突變的邊緣部分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以很好地保留前景圖像。
關(guān)鍵詞: YUV顏色空間;陰影去除;局部二值模式;形態(tài)學(xué)算法

    目前已有許多陰影去除算法,主要分為基于模型的方法和基于屬性的方法?;谀P偷姆椒ㄐ枰孪壤脠?chǎng)景、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和光照條件等建立陰影模型,根據(jù)陰影模型可以精確計(jì)算出陰影的形狀和位置,很多情況下一些先驗(yàn)知識(shí)很難獲得,只在一些特定的場(chǎng)合使用?;趯傩缘姆椒ㄖ饕藐幱暗念伾?、紋理、梯度、邊緣等變化特性去除陰影。實(shí)驗(yàn)表明像素點(diǎn)被陰影覆蓋前和被陰影覆蓋后,該點(diǎn)顏色的亮度會(huì)變暗、飽和度有所下降,但色度變化不大[1],所以基于顏色變化特性的陰影去除主要是通過(guò)轉(zhuǎn)化表示像素點(diǎn)顏色的空間,如從RGB轉(zhuǎn)化到HSV、YUV(YCbCr)、歸一化的RGB(rgb)等空間,利用上述特性去除陰影。紋理信息的陰影去除主要基于被陰影覆蓋的背景區(qū)域與覆蓋前相比只是亮度顯著變化,而紋理基本保持不變。但是,基于顏色特性的陰影去除算法容易把亮度低于背景、色度與陰影相近的目標(biāo)區(qū)域去除,所以基于LBP算子的紋理算法在紋理特征變化很小的區(qū)域往往失效,如天空、草地等相鄰像素的灰度值差異較小的情況。鑒于兩種算法的優(yōu)劣,本文提出一種陰影去除算法,該算法的主要流程如下:
    (1)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),利用混合高斯背景建模得到背景圖像以及前景的二值圖像。
    (2)提取與二值前景圖像相對(duì)應(yīng)的當(dāng)前圖像、背景圖像處的R、G、B值,利用第1節(jié)以及第2節(jié)提到的方法同時(shí)計(jì)算當(dāng)前圖像與背景圖像各自的Y、U、V值及LCA值并去除陰影。
    (3)圖像歸一化YUV顏色空間陰影去除結(jié)果與三通道同時(shí)應(yīng)用LCA值方法去除陰影所得結(jié)果相或。
    (4)對(duì)兩種去除陰影方法相或所得前景圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算得到最終去除陰影的前景圖像。
1 基于YUV顏色空間的陰影去除
1.1 YUV顏色空間

    在RGB三通道上處理圖像非常復(fù)雜。為了更好地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視頻檢測(cè)中對(duì)陰影的處理,把顏色空間從RGB轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV空間。YUV顏色空間便于在灰度圖像和彩色圖像之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換,即便于對(duì)顏色的色彩信息和亮度信息進(jìn)行分離。
    YUV顏色空間中,Y表示亮度,U、V分別是R_Y 、B_Y的分量,又稱色度,描述色彩飽和度的信息。YUV顏色空間的優(yōu)點(diǎn)是它的亮度信息Y和色度信息(U、V)相互獨(dú)立,只需要U、V即可表示色彩信息。從視頻序列得到的圖像信息一般采用RGB顏色模型,轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間的傳統(tǒng)方法如下:

2 局部紋理陰影去除算法
2.1 局部紋理描述LBP算子

    LBP算子[4]具有極強(qiáng)的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性,相對(duì)較低的計(jì)算復(fù)雜度,是一種高效的局部紋理描述算子。LBP算子紋理描述原理為:選定某一像素為中心點(diǎn),以半徑R為步長(zhǎng),比較中心點(diǎn)和與其相距R的鄰域點(diǎn)的灰度值,把中心點(diǎn)作為比較的閾值,得到一組代表半徑R內(nèi)灰度變化的二進(jìn)制值作為灰度變化的描述,并計(jì)算其LBP值:

2.3 LCA陰影去除
    陰影區(qū)域是一個(gè)半透明區(qū)域,被陰影覆蓋前后背景區(qū)的紋理近似不變[5]。本文使用2.2節(jié)提出的RGB三通道的LCA值表示半徑R內(nèi)中心像素點(diǎn)(xc,yc)處的局部紋理。本文陰影去除中半徑R選擇為1個(gè)像素距離,即p=8,且使用式(5)提取混合高斯背景模型獲得的含有陰影的前景像素點(diǎn)在當(dāng)前圖像與背景圖像中的局部紋理,通過(guò)比較它們的絕對(duì)差值,閾值化判斷前景像素點(diǎn)是否屬于陰影區(qū)域。因此陰影像素點(diǎn)SDtexture(x,y)可表示為:

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    本實(shí)驗(yàn)在VC平臺(tái)上實(shí)現(xiàn),選取了室外強(qiáng)光、室外弱光以及室內(nèi)3個(gè)典型環(huán)境進(jìn)行實(shí)驗(yàn),其中陰影去除結(jié)果如圖1所示。為了定量評(píng)價(jià)算法性能,本文采用類似參考文獻(xiàn)[6]中提出的陰影檢測(cè)率η和陰影的實(shí)際占有率δ進(jìn)行比較,利用它們之間的絕對(duì)差值σ作為客觀評(píng)價(jià)的依據(jù)。

 

 




    從圖1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及表1~表3可以看出,LCA算子優(yōu)于LBP算子的陰影去除結(jié)果,LCA算子可以保留很好的目標(biāo)輪廓與亮區(qū)信息,UV/Y(歸一化的YUV空間)空間優(yōu)于YUV空間,可以較好地保留目標(biāo)的暗區(qū),兩者結(jié)合充分發(fā)揮了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的作用,最后通過(guò)形態(tài)學(xué)運(yùn)算,可以得到較好的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

    本文提出了一種陰影去除算法,結(jié)合歸一化的YUV顏色空間與基于LBP紋理思想的LCA局部紋理描述可以很好地保留前景目標(biāo),最后通過(guò)形態(tài)學(xué)運(yùn)算可以得到滿意的陰影去除結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中,可以滿足視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)陰影去除的需要。
參考文獻(xiàn)
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