车辆阴影去除方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种车辆阴影去除方法和装置，涉及图像处理领域。为解决现有车辆阴影去除方案受光线和场景的限制而不能够准确地去除车辆阴影的问题而发明专利技术。本发明专利技术提供的技术方案为：将拍摄的背景图像和目标图像做差并进行灰度处理，得到灰度差分图像；在灰度差分图像中标注运动车辆；将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行提取边缘、提取车辆区域和二值化处理，得到第一结果图像；将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行二值化处理、提取车辆区域和提取边缘，得到第二结果图像；扫描第一结果图像，当第一结果图像中存在像素点的位置在第二结果图像中不存在像素点，保留像素点；其余位置设置为背景点。本发明专利技术实施例适用于智能交通系统中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种车辆阴影去除方法和装置。
技术介绍
随着经济的发展，汽车数量不断增加，地面交通情况变得日益复杂。为了 适应地面交通的迅速发展，现有技术釆用智能交通系统实现对地面交通的管理 和控制。在所述智能交通系统中，车辆图像采集是一个重要问题。目前，车辆图像采集方案主要包括两种 一种是基于模型的方法，由于模 型的建立需要场景、对象和光照等方面的先验知识，故这类算法只适合特殊场 合中的简单对象的阴影去除，在实际应用中阴影去除结果往往不是很准确；另 一种是基于阴影的属性的方法，通过紋理属性或者不同的颜色空间进行阴影去 除，但这类方法无法分辨暗色前景引起的阴影。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种车辆阴影去除方法和装置，能够准确地去除车辆 阴影。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案 一种车辆阴影去除方法，包括将拍摄的背景图像和目标图像做差并进行灰度处理，得到灰度差分图像； 在灰度差分图像中标注运动车辆；将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行提取边缘、提取车辆区域和二值 化处理，得到第一结果图像；将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行二值化处理、提取车辆区域和提取边缘，得到第二结果图像；扫描第一结果图像，当第一结果图像中存在像素点的位置在第二结果图像 中不存在像素点，确定该位置为目标边缘，保留像素点；其余位置设置为背景 点，从而得到去除阴影边缘的目标边缘图像。上述方法中，在得到第二结果图像之后，扫描第一结果图像之前，对所述 第二结果图像进行膨胀处理。以上方法，得到去除阴影边缘的目标边缘图4象之后，还包括将所述目标边缘图像与差分图像进行"与"操作。上述方法中，得到灰度差分图像之后，在灰度差分图像中标注运动车辆之 前，还包括以下步骤用12*12模板对灰度差分图像进行腐蚀，然后用3*3模板进行膨胀。以上方法，所述在灰度差分图像中标注运动车辆的步骤包括从下向上，从左向右扫描图像，遇到没有被标注的白色像素点将其标注， 将此时的列付给左边界，将现在的行付给底边界；以刚被标注的白色像素点为起点，向右扫描，如果遇到白点继续向右，遇 到黑点停下，并将此时的列付给右边界；向上一行，如果从左边界到右边界没有白色像素点，将该行付给顶边界， 确定标注运动车辆的区域；否则从左边界开始向左，如果遇到白色像素点继续 向左，遇到黑点停下，并将此时的列付给左边界，从右边界开始向右，如果遇 到白色像素点继续向右，遇到黑点停下，并将此时的列付给右边界，然后向上 一行，重复本步骤，直到找到顶边界行，确定标注运动车辆的区域。以上方法，从左向右扫描图像时，如果连续的白色像素点个数小于10个， 忽略所述连续的白色像素点，继续从左向右扫描图^^。上述方法中，设定阈值，如果标注运动车辆的区域小于阈值，将该区域的白色像素点转为黑点，忽略该区域。以上方法，所述阈值为100。一种车辆阴影去除装置，包括灰度差分图像获取模块将拍摄的背景图像和目标图像做差并进行灰度处理，得到灰度差分图像；标注模块提取灰度差分图像获取模块获得的灰度差分图像，在灰度差分图像中标注运动车辆；第 一结果图像获取模块将标注模块获得的标注运动车辆的灰度差分图像依次进行提取边缘、提取车辆区域和二值化处理，得到第一结果图像；第二结果图像获取模块将标注模块获得的标注运动车辆的灰度差分图像依次进行二值化处理、提取车辆区域和提取边缘，得到第二结果图像；目标边缘图像获取模块扫描第一结果图像获取模块获取的第一结果图像，当第一结果图像中存在像素点的位置在第二结果图像中不存在像素点，确定该位置为目标边缘，保留像素点；其余位置设置为背景点，从而得到去除阴影边缘的目标边缘图像。上述装置中还包括膨胀模块在第二结果图像获取模块得到第二结果图像之后，目标边缘图像获取模块扫描第 一结果图像之前，对所述第二结果图像进行膨胀处理。本专利技术实施例提供的车辆阴影去除方法和装置，对车辆区域的灰度差分图像先进行提取边缘，再进行二值化处理，得到包括阴影的车辆区域的整体图像；然后对车辆区域的灰度差分图像先进行二值化处理，再进行提取边缘，得到包括阴影的车辆区域的外轮廓图像；最后从整体图像中去掉包括阴影的外轮廓图像，从而去掉阴影。本专利技术不受光线和场景的限制，相对于现有技术能够准确地去除车辆阴影。附图说明图1为本专利技术方法实施例一流程图；图2为本专利技术方法实施例二流程图；图3为本专利技术装置实施例一流程图；图4为本专利技术装置实施例二流程图。具体实施例方式下面结合附图对本专利技术实施例视频车辆检测方法和装置进行详细描述。本专利技术方法实施例一，如图1所示，包括5101、 将拍摄的背景图像和目标图像做差并进行灰度处理，得到灰度差分图像。5102、 在灰度差分图像中标注运动车辆。5103、 将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行提取边缘、提取车辆区域和二值化处理，得到第一结果图像。对标注运动车辆的灰度差分图像先进行提取边缘，与背景灰度值不同的像素点一般都可以提取出来，这样可以得到更多的非背景像素点，再提取车辆区域和二值化处理，得到的白色像素点的显示效果可以较好地体现包括阴影部分的车辆区域的整体图像，尤其是车辆区域内部的图像。5104、 将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行二值化处理、提取车辆区域和提取边缘，得到第二结果图像。对标注运动车辆的灰度差分图像先进行二值化处理，将与背景灰度值明显不同的像素点提取出来， 一般来说，包括阴影部分的车辆区域二值化处理后会与背景灰度值明显不同，这样包括阴影部分的车辆区域会变成几乎全部是白色像素点，这时再提取车辆区域和提取边缘，由于车辆区域几乎全是白色像素点，提取边缘得到的将是包括阴影的车辆区域的外轮廓图像。S105、扫描第一结果图像，当第一结果图像中存在像素点的位置在第二结果图像中不存在像素点，确定该位置为目标边缘，保留像素点；其余位置设置为背景点，从而得到去除阴影边缘的目标边缘图像。本步骤的实际效果类似于在第一结果图像中去除第二结果图像中存在的白色像素点，也就等于从包括阴影部分的车辆区域的整体图像中减去包括阴影的车辆区域的外轮廓图像，这样阴影被去除掉了，从而得到去除阴影边缘的目标边缘图像。本实施例中，S103与S104不存在必然的先后顺序。本实施例对车辆区域的灰度差分图像先进行提取边缘，再进行二值化处理，得到包括阴影的车辆区域的整体图像；然后对车辆区域的灰度差分图像先进行二值化处理，再进行提取边缘，得到包括阴影的车辆区域的外轮廓图像；最后从整体图像中去掉包括阴影的外轮廓图像，从而去掉阴影。本实施例不受光线和场景的限制，相对于现有技术能够准确地去除车辆阴影。本专利技术方法实施例二，如图2所示，包括5201、 将拍摄的背景图像和目标图像做差并进行灰度处理，得到灰度差分图像。5202、 用12*12模板对灰度差分图像进行腐蚀，然后用3*3模板进行膨胀。腐蚀和膨胀属于图像形态学操作。数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的。图像形态学就是利用这些运算子机器组合来进行图像形状和结构的分析及处理。腐蚀作用就是消除物体的边界点。腐蚀可以把小于结构元素(模板)的物体去除，这样选区不同大小的结构元素，就可以去掉不同大小的物体。具体操作过程如下利用wn大小的结构元素(即模板，本实施例采用12*12模板)扫描图像。将模板中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆阴影去除方法，其特征在于，包括：　将拍摄的背景图像和目标图像做差并进行灰度处理，得到灰度差分图像；　在灰度差分图像中标注运动车辆；　将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行提取边缘、提取车辆区域和二值化处理，得到第一结 果图像；　将标注运动车辆的灰度差分图像依次进行二值化处理、提取车辆区域和提取边缘，得到第二结果图像；　扫描第一结果图像，当第一结果图像中存在像素点的位置在第二结果图像中不存在像素点，确定该位置为目标边缘，保留像素点；其余位置设置 为背景点，从而得到去除阴影边缘的目标边缘图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭锋，胡硕，刘微，
申请(专利权)人：青岛海信电子产业控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：95[中国|青岛]