[发明专利]融合区域纹理梯度的船舶阴影去除方法

摘要

融合区域纹理梯度的船舶阴影去除方法，采用改进的颜色及纹理特征对船舶阴影区域进行预检测，再利用梯度填充的方法来优化确定最终的阴影位置，进而去除阴影，得到最终的去除阴影后的船舶目标。本发明有效解决了在内河河道这一特定环境下，由于水面波纹的原因造成阴影覆盖前后区域的纹理特征不变性这一假设并不总是成立，传统的阴影检测方法难以有效区分船体边界，造成颜色、纹理相似的前景和阴影区域检测相混淆的问题；提高了对内河船舶航行参数的检测精度，特别是对准确获得船舶尺寸具有重要意义。

主权项

融合区域纹理梯度的船舶阴影去除方法，其特征是根据内河河道的监控视频，采用改进的颜色及纹理特征对船舶阴影区域进行预检测，再利用梯度填充的方法来优化确定最终的阴影位置，进而去除阴影，具体步骤如下：1)利用监控视频的连续视频帧构建河道背景模型，并对视频图像中的河道进行兴趣域检测及标定，采用混合高斯模型进行前景的提取，并根据连续视频帧的输入不断更新背景帧B；2)对提取出的前景目标利用改进的颜色特征对阴影区域进行初步检测：2.1)获取前景目标区域内的每一个像素点的HSV值；2.2)候选阴影区域SPt(p)定义为：SPt(p)=1,α≤FpvBpv≤β,(Fps-Bps)≤τs,(Fph-Bph)≤τh;α∈[0,1],β∈[0,1]0,otherwise]]>式中，和分别表示t时刻视频帧F和背景帧B在像素点p处的亮度值；和分别表示t时刻视频帧F和背景帧B在像素点p处的饱和度；和分别表示t时刻视频帧F和背景帧B在像素点p处的色度值；α，β，τs，τh分别表示大量对照实验得出的最佳阈值；3)利用改进的LBP纹理特征对阴影区域进行检测：对步骤2)的候选阴影区域利用纹理特征进一步优化，更新候选阴影区域，改进的LBP纹理特征如下：LBP(x0,y0)=Σn=04S(gp,gc,gq)2n,wheregc=Σm=18gm]]>S(gp,gc,gq)=1,(gp≥gcandgc≥gq)or(gp<gcandgc<gq)0,otherwise]]>式中，(x0,y0)为候选阴影区域的中心像素点的坐标，gc为中心像素点的灰度值，gp和gq为以(x0,y0)为中心的3×3窗口上对称像素点的灰度值，gm为以(x0,y0)为中心的周围圆边上的m个对称像素点；4)对更新处理后得到的阴影候选区域使用梯度填充的方法来优化得到最终的阴影区域；5)把混合高斯模型提取出来的前景区域与最终标出的阴影区域做图像差分，得到去除阴影的船舶目标。