邊緣雙輪廓線陰影去除研究

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(河南科技大學 電氣工程學院，河南 洛陽 471023)

邊緣雙輪廓線陰影去除研究

聶曉，邱聯奎，方健豪

(河南科技大學電氣工程學院，河南洛陽471023)

為去除陰影對運動目標檢測的影響，在傳統基于顏色空間特性的陰影檢測法基礎上，綜合邊緣特征進行快速雙輪廓陰影去除;通過前景物體的輪廓線形狀特征及陰影與光源之間投影位置關系快速找到陰影定位點，在定位點附近輪廓線上結合灰度及顏色特性進行有針對性的搜索，找陰影與物體的交界點位置，標記為陰影的外輪廓線；根據外輪廓線長度和位置，求出S空間與之相對應內輪廓線，此時的外輪廓線包圍陰影區域;最后，對該封閉的不規則陰影輪廓線進行基于像素點的校正和標記，并對物體反光面的自陰影進行H空間去除，得到更精確的去陰影效果;實驗結果表明，該方法快速且有針對性的鎖定陰影區域進行陰影去除，避免物體區域誤檢測，有較好的實時性和準確性。

運動目標檢測；陰影去除；雙輪廓線；邊緣特征

0 引言

在計算機視覺技術中，通過對攝像機獲得的視頻序列進行分析處理，獲得其中感興趣的目標物體形狀、位置等信息，進而對連續視頻序列中同一目標物體進行識別和關聯，最終得到目標的運動軌跡等相關數據，以此為依據進行相應的控制操作。因此運動目標檢測的準確性是進行后續跟蹤處理的重要關鍵環節。

目前最常用的運動目標檢測方法主要有：光流場法、幀間差分法[1]和背景減除法[2]。背景減除法用在攝像機靜止或背景固定的場景中，通過將當前幀圖像與背景圖像相減，從而得到運動的前景物體，是目前最常用的檢測方法。但是檢測過程中存在許多影響的因素，使運動目標檢測的過程充滿了特殊性和復雜性。

其中，陰影[3]顯著異于背景而被理解為前景，與目標物體粘連，具有運動一致性，常常被誤檢測為運動目標的一部分。陰影的存在改變了運動物體形狀，使質心等幾何特性[4]也出現誤差，影響運動目標的定位、測量[5]和跟蹤及多運動目標分割。增加了運動目標檢測的難度，對后續的識別、跟蹤造成了不良的影響。

陰影可以分為投影和自陰影。投影對應光源被物體完全封閉和半封閉的區域，獨立于物體存在。自陰影是物體反光面一側上的陰影，屬于物體的一部分。當前的陰影檢測方法分為基于陰影模型的方法和基于陰影特征的方法。由于陰影模型的建立需要考慮復雜的場景、光照等因素，局限性比較大并不具有通用性。而基于陰影特征[6]的方法則是結合了圖像紋理、灰度值、亮度以及色彩[7]信息等幾何特性來進行判斷，對不同場景和光照有較強的魯棒性。

文獻[8]根據陰影和RGB三通道彩色直方圖的分布特性，假設陰影區域和相應的背景亮度區域之間呈線性比例關系，利用比例系數，對前景陰影進行亮度補償，然后重新進行背景減除法，達到去除陰影的效果；文獻[9]利用前景目標區域通常比陰影區域亮度更大這一特性，通過亮度能量值和形狀大小值進行陰影檢測，利用Sobel算子得到邊緣輪廓特征，再通過膨脹腐蝕方法求出陰影區域；該方法計算量大，且對噪聲敏感。文獻[10]同時利用顏色和邊緣信息，重新定義顏色空間模型及陰影檢測算子，又通過Sobel算子得到邊緣信息，對兩種方法所得結果進行布爾運算，進而求出陰影區域。文獻[11]采用基于位置和邊緣特性的背景差分去陰影法，對圖像邊緣進行水平和垂直投影，采用統計建模方法建立背景模型，針對傳統HSV顏色空間在背景亮度比較低，及背景與前景有相近色度時，陰影檢測結果出現穩定的情況，提出了結合陰影位置和邊緣特性的檢測方法?；诮y計模型的方法計算量非常大，如何選擇合適的參數是一個嚴重的問題，文獻[12]采用由粗糙到精細的步驟去除陰影，先通過高斯模型法求出粗略的前景物體，再求取前景物體的矩和質心，計算方位角，進而得出前景物體與陰影的連接點。文獻[13]對目前主要的陰影檢測及陰影去除的各種方法進行總結和分析。指出針對目前檢測方法的相對獨立性，未來的研究方向為多特征融合的陰影檢測技術。

圖1中表述目前存在問題：(a)基于像素值的檢測，陰影內部有空洞，且邊緣檢測不完整。(b)與陰影顏色和紋理特性相近的目標物體被誤檢測為陰影，不能使陰影檢測有的放矢，只在陰影區域內進行處理。(c)考慮陰影與光源之間位置關系，采用基于質心和方向角的計算，不僅計算量大，隨陰影與物體所占像素比例關系，結果有大偏差。(d)直接求取物體和陰影交點，缺乏陰影位置的預判，提高了計算處理的復雜度，降低了交點求取結果的可靠性。(e)采用像素點直方圖統計特性判斷陰影與物體交界點，沒有結合其它陰影特征。

圖1 陰影檢測存在的問題和待解決方法

本文在傳統陰影去除法基礎上，綜合考慮光源與陰影的投影位置關系，提出了改進的HSV空間顏色特性和邊緣輪廓特性相結合的陰影檢測方法?？焖俣ㄎ坏疥幱皡^域，避免與陰影色度相近的前景物體被誤處理。對陰影輪廓線基于像素點水平的修改調整使其光滑完整。由于對陰影區域進行了預判，提高了物體與陰影輪廓交界點判斷結果的可靠性。去除投影和自陰影對運動目標檢測的影響，且有較快的實時性和準確性，有效解決圖1中的問題。

1 背景模型的建立和更新

基于混合高斯模型的背景減除法是目前最常用的運動目標檢測方法。GMM對每一個像素都采用多個高斯模型來描述，較好的抑制動態背景對運動目標檢測的影響。本文將鄰幀差分法和背景減除法結合，把當前幀圖像區域分為運動區域和非運動區域。分別進行混合高斯模型訓練，實現背景的選擇性更新。

D(x,y)=|IK-IK-1|

(1)

(2)

wi,t=(1-α)wi,t-1+αMt(x,y)

(3)

(4)

為了克服光線變化對背景模型的影響，利用前100幀圖像和當前幀圖像的值進行背景圖像更新：

(5)

其中:D(x,y)為幀間差分結果,Mt(x,y)為匹配系數，T1為設定閾值，L數值100，Bk、Bk-1為更新后的背景模型和當前背景模型，Ik-1是前一幀圖像。

2 陰影檢測

2.1 陰影區域位置預判

在通常情況下，物體與其在地面上的投影呈垂直狀態，觀察者在不同角度都將看到一個立體的“L”形圖像，如圖2b所示?！癓”的兩個端點分別為物體和陰影的頂端。像素點的數值在RGB顏色空間分布是不均勻的，而陰影區域的RGB元素值分布均勻、方差較小。根據色度分布特性，對目標物體最上、最下、最左和最右端的輪廓點色度特性進行比較，排除物體點，找到疑似陰影點P的位置。完成圖像中陰影區域方位的預判，避免將目標物體區域中與陰影相似的元素點被誤處理，發生錯誤的陰影替換，提高了陰影檢測的準確性。同時限制了運算處理范圍，加快了程序運行的速度，也提高了陰影檢測的實時性。

本文提出方法的具體流程步驟如圖3。

圖2 物體與自身陰影呈“L”形

圖3 邊緣雙輪廓陰影去除算法示意圖

2.2 內外輪廓線求取

2.2.1 陰影與物體交界點和陰影外輪廓線

邊緣輪廓包含著物體最基本的形狀特征，大部分陰影內部沒有復雜的紋理信息，這些特性主要集中在陰影與背景、陰影與物體的接觸邊緣。本文中的外輪廓線So是陰影與背景區域的交界線，內輪廓線SI是S空間中陰影與目標物體的交界線。則內外輪廓線之間的區域就是陰影區域。通過背景減法求得包含陰影在內的前景運動物體灰度圖像，對該灰度圖像進行閾值化處理獲得其二值圖像D：

(6)

其中:IF(i,j)為前景圖像元素，IB(i,j)為背景圖像元素，th為設定的閾值，D(i,j)為前景運動物體二值圖像元素值。然后求取二值圖像D中物體的所有外輪廓，舍棄較小的輪廓，只保留最大的目標物體輪廓線Co，即為運動物體輪廓，判斷公式如下：

if(contour[i]lt;contour[i-1])

C0=contour[i];i∈[0,contour.size]

(7)

求出目標物體輪廓線在上下左右4個方向上的端點位置，經過“L”的形狀位置信息，灰度和色彩信息比例系數等判定條件排除物體點，找到陰影點P為，如圖4a所示。

PL=Ij,min;PR=Ij,max;PU=Ii,min;PD=Ii,max

(8)

(9)

P=PgifCg=min(Ck),g∈(L,R,D)

(10)

其中:K∈(B,G,R)，CK為顏色比例系數，N、M為以端點為中心的采樣區域長和寬，Imean為采樣區域平均值。在輪廓線Co上以P為起點分別向上和向下取陰影輪廓點，結合對應RGB空間元素值方差的大小和灰度空間相鄰元素值波動大小進行斷，找到陰影與物體的交界點：陰影的開始點B和結束點E，如圖4b所示。將其間線段標記為陰影的外輪廓So。

amp;amp;(|Di-Di-1|≤T3);i∈Co,ilt;Pi

amp;amp;(|Di-Di-1|≤T3);i∈Co,igt;Pi

(11)

2.2.2 陰影內輪廓線

由于陰影區域只改變相應背影區域的亮度信息，不改變其色度信息。傳統的陰影檢測方法利用HSV顏色空間模擬人類視覺感知顏色的特性，通過相應閾值的設置，量化陰影與目標之間的差別，從而區分出目標物體和陰影。

HSV顏色空間中S空間為飽和度空間，由陰影特性可知，陰影區域飽和度降低但顏色沒有顯著變化。結合外輪廓Co的開始點B和結束點E的坐標，求出內輪廓線SI如圖4(c)所示，將其標記為陰影，內外輪廓線將陰影區域包圍。

圖4 陰影定位點和內外輪廓線

2.3 陰影邊緣輪廓點修改和調整

此時求得的內外輪廓線未經sobel算子或腐蝕膨脹等算法操作，為原始粗糙數據。本文提出一種基于像素操作的陰影邊緣線修改方法，避免基于上述形態學算法計算量大，結果不精確的缺點，本文方法只在輪廓線拐角處丟棄一個像素，大大提高了輪廓線的修改精度。

2.3.1 內外輪廓線的修改

對于不規則的物體，其陰影的邊界輪廓線也具有不規則性。為方便對陰影區域的標記填充，需要對內輪廓線SI從上到下進行修改調整，消除冗余輪廓點，只保留關鍵位置輪廓點，保證輪廓點在當前行位置的唯一性，在輪廓線的行進方向上，除拐點以外每行只保留一個元素，需要去除掉的輪廓點用灰色標記。圖5(a)中輪廓的行進方向為從左到右：

為找到拐點需對輪廓線的行進方向進行判斷，取當前輪廓點C所在的行坐標為yi，根據Δy1=yi-yi-1和Δy2=yi-1-yi-2大小一致性進行判斷，不規則輪廓的拐點可以分為以下幾種情況：

1)水平行位置有多個點，Δy1=0；

2)輪廓線方向先上后下，Δy1=-1,Δy2=1；

3)輪廓線方向先下后上，Δy1=1,Δy2=-1。

圖5 拐點的修改方法

其中:P點為前一個輪廓點Ci-1，C點為當前輪廓點Ci。當出現l1≠l2的拐點時，首先篩選掉拐點P，然后根據當前點C后面輪廓點Ci+1出現的位置判斷當前輪廓點C是否保留。根據圖5中的輪廓修改辦法，修改后的內輪廓線為Si如圖6(d)所示，調整內輪廓元素，并對陰影區域進行填充，如圖6(e)所示。

2.3.2 對自陰影進行H空間校正

在陰影與物體交界處，由于物體表面反光而存在半影區域，進行S空間閾值分割時，該處目標物體部分區域被當作陰影處理，因此對于目標物體提取存在誤差還需進行H空間小范圍校正。

1)在H空間內提取修改過的內輪廓線Si的元素值{h0…hi}。

3 實驗結果

對輸入視頻進行基于三幀差分和高斯建模的背景減除法，得到包含陰影在內的運動目標二值圖像并對背景圖像進行動態模型更新。

圖6 內輪廓線的修改和陰影區域標記及最終效果

圖6(a)結合基于顏色特征的傳統陰影檢測算法和光源與物體陰影之間的投射關系可得陰影的定位點P，使得陰影檢測有的放矢，提高了快速性。圖6(b)在輪廓線上，以P為起始點分別向兩端尋找陰影與物體的交界點標記為點B和點E，標記相應的內外輪廓線，則輪廓線中間區域的為陰影，圖像區域被分為陰影區域和物體區域，則圖6(h)顏色為黑色的盆土就不會被誤檢測為陰影。

圖6(d)為了更好的實現輪廓線內區域的標記，對內輪廓線點進行了基于像素點的修正，提出了不規則輪廓線的修改辦法，避免了腐蝕膨脹造成的誤差，提高了修改精度，效果如圖6(i)。

圖6(f)應用H空間顏色特性對由于物體反光面自陰影進行去除，避免圖6(j)一部分盆體被標記為陰影。

最終的去陰影效果圖6(k)可見，陰影被去除，目標物體邊緣完整，且與陰影特征像素的盆土沒有發生誤檢測的結果。實驗證明本文陰影去除法的針對性、快速性和準確性。

4 結束語

本文首先根據物體與光源的投影關系，進行陰影位置預判，將陰影檢測限制在一定方位內，使相應的檢測操作有的放矢，避免將運動目標中與陰影色度相近元素被誤檢測。同時結合顏色和邊緣特性進行陰影檢測，可靠判斷物體與陰影輪廓交界點，利用不同色度空間特性，去除投影和自陰影對運動目標檢測的影響。提出了不規則輪廓邊緣線的修改辦法，為輪廓線包圍區域提供快速有效的標記，保證了陰影區域輪廓的完整性。同時對背景和前景圖片之間亮度差異進行補償，使背景模型進行選擇性更新，提高運動目標檢測的準確性和實時性。

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ShadowEliminationStudyBasedonBothInnerandOuterContoursofEdge

Nie Xiao，Qiu Liankui，Fang Jianhao

(School of Electrical Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471023, China)

The double contours shadow elimination method is proposed based on edge and colour features to reduce the effort of shadow in the moving target detection. The method locate the position of shadow point using shape features of the foreground object contours and the position relationship between light source and shadow, scanning for interlock points between shadow and object on the outer contour by colour features. Find the corresponding points of inner contour in the S colour space, the shadow region is enclosed within the outer and inner contours. After that, refine and mark the irregular contour through the adjustment of pixels, remove self-shadow in the H colour space for a better shadow elimination effect. The final results show that this method is efficient in locating shadow region, avoid miss operation of foreground object with similar chromaticity, and have good real-time performance and accuracy.

moving object detection; shadow elimination; double contours; feature of Edge

2017-03-09；

2017-04-12。

國家自然科學基金項目(U1504617)。

聶 曉(1988-)，女，河南南陽人，碩士研究生，主要從事運動目標檢測方向的研究。

邱聯奎(1974-)，男，河南洛陽人，副教授，碩士研究生導師，主要從事機器人視覺伺服方向的研究。

1671-4598(2017)09-0174-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.09.045

TP391.4

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