交通場(chǎng)景中車輛運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)與車牌陰影去除方法研究.pdf

1、智能交通（Intelligent Traffic, IT）作為快速發(fā)展的城市交通現(xiàn)代化管理的重要手段，受到極大關(guān)注，同時(shí)它也與互聯(lián)網(wǎng)一道成為未來(lái)現(xiàn)代化城市交通的發(fā)展方向。作為智能交通系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，車輛的目標(biāo)跟蹤技術(shù)直接影響到系統(tǒng)對(duì)車輛行為的判斷、分析和處理。在交通視頻中陰影是普遍存在的，無(wú)論是白天的陽(yáng)光照射，還是夜晚的照明設(shè)備照射，都會(huì)產(chǎn)生陰影。盡管在實(shí)際應(yīng)用中這些陰影的作用是多樣的，比如有時(shí)陰影可以作為一種有用信息對(duì)車輛的檢測(cè)算

2、法進(jìn)行支撐，但大多數(shù)情況下陰影被認(rèn)為是對(duì)車輛目標(biāo)跟蹤、分割和信息統(tǒng)計(jì)的一種干擾，陰影的出現(xiàn)通常會(huì)極大地干擾車輛目標(biāo)幾何形狀參數(shù)的提取和度量，以及對(duì)目標(biāo)的跟蹤、識(shí)別和判斷。如何有效地檢測(cè)和去除交通場(chǎng)景中陰影成為智能交通領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。
　　本文首先對(duì)交通場(chǎng)景中存在的陰影問(wèn)題進(jìn)行介紹，并對(duì)陰影的數(shù)字圖像特征進(jìn)行深入分析，同時(shí)對(duì)現(xiàn)有陰影檢測(cè)和去除方法進(jìn)行歸納和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上對(duì)交通場(chǎng)景中車輛運(yùn)動(dòng)陰影與車牌陰影的檢測(cè)和去除方法進(jìn)

3、行研究。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：
　　1.提出一種基于零樹(shù)小波掩模的交通場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)車輛陰影檢測(cè)與去除方法，首先將含有噪聲的運(yùn)動(dòng)前景圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，然后對(duì)S通道和V通道進(jìn)行多級(jí)下采樣小波變換，通過(guò)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)前景的零樹(shù)小波掩模，將不同尺度子帶間的系數(shù)相關(guān)聯(lián)，使各精細(xì)尺度子帶掩模的值能夠得到父子帶系數(shù)的指導(dǎo)和校正，提高了子帶自適應(yīng)閾值的準(zhǔn)確性；進(jìn)一步通過(guò)結(jié)合陰影的顏色特征，提高了判斷區(qū)域車輛與陰影的區(qū)分度。所提出方法很好的解

4、決了傳統(tǒng)方法對(duì)強(qiáng)陰影以及車輛、背景和陰影灰度相似情況下易產(chǎn)生誤判的問(wèn)題，提高了陰影和車輛區(qū)域的區(qū)分精度。
　　2.在交通場(chǎng)景中，車牌上的陰影容易對(duì)車牌識(shí)別算法產(chǎn)生影響，從而導(dǎo)致車牌識(shí)別錯(cuò)誤率的提高。針對(duì)靜態(tài)單幅圖像的車牌陰影問(wèn)題，提出一種結(jié)合K-means聚類和RGB顏色補(bǔ)償?shù)能嚺脐幱叭コ椒āＴ摲椒ㄊ紫葘④嚺频腞GB顏色進(jìn)行歸一化處理，然后將灰度的二值化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為多維空間內(nèi)的分類問(wèn)題。有效地解決了傳統(tǒng)的全局閾值難以正確區(qū)分字符和