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基于局部纹理特性的运动车辆阴影消除
摘要：
运动车辆阴影消除是真实场景中车辆检测和跟踪等任务的必要步骤。本文提出了一种基于局部纹理特性的运动车辆阴影消除方法，该方法首先利用偏导数算子识别阴影边界，然后使用局部纹理特性获取阴影边缘处的像素点，最后通过加权和求取去除阴影后的图像。实验结果表明，本文方法能够有效地去除运动车辆阴影，提高车辆检测和跟踪的准确率。
关键词：
运动车辆阴影消除；局部纹理特性；像素点；加权和
1.引言
运动车辆阴影消除是图像处理中的一个重要分支，主要用于去除真实场景中运动车辆产生的阴影。阴影的存在会降低车辆检测和跟踪的准确率，因此阴影消除技术在车牌识别、交通监控等应用中具有广泛的应用价值。
众所周知，阴影的产生主要是由于光照的原因，车辆和建筑物等景物在太阳光线的照射下会产生阴影。在运动状态下，车辆的阴影位置也发生了相应的变化，因此在对运动车辆进行检测和跟踪时，阴影的存在会带来很大的挑战。因此，如何去除阴影成为了运动车辆检测和跟踪中的一个重要问题。
本文提出了一种基于局部纹理特性的运动车辆阴影消除方法，该方法通过利用图像中像素点的局部纹理特性，从原始图像中识别出阴影边缘并进行去除。本文将在下面的内容中详细介绍本文所提出的阴影消除方法。
2.相关工作
目前，运动车辆阴影消除的方法主要分为以下几种：基于颜色信息，基于纹理信息，基于物理模型等。
基于颜色信息的方法利用图像中阴影和非阴影区域的颜色差异进行阴影消除，该方法常用的算法有像素级颜色变化方法和颜色梯度方法等。基于颜色信息的方法易受到光照变化的影响，因此不适用于光照复杂的真实场景。
基于纹理信息的方法主要使用纹理滤波器或小波变换等技术提取出阴影边界。该方法需要在图像中选择合适的纹理滤波器，但由于阴影的变化范围较大，因此很难找到一个适用于各种车辆的通用纹理滤波器。
基于物理模型的方法利用阴影的光源、位置和目标的几何形状等参数建立的物理模型对阴影边界进行预测。该方法需要详细的光源和目标信息，因此不适用于多物体的场景。
相比上述方法，本文提出的阴影消除方法不需要任何先验知识和高级算法，仅需要利用曲率运算和局部纹理特性对阴影进行边缘检测，因此具有简单、实用的特点。
3.方法介绍
本文提出的阴影消除方法主要分为以下三个步骤：边缘检测、纹理特征获取和图像去除阴影。
3.1边缘检测
本文使用Sobel算子对原始图像进行边缘检测，从而识别出图像中的边界信息。Sobel算子可以较好地提取边缘信息，并且能够消除噪点的干扰。边缘检测后，我们得到了一个二值图像，其中白色代表车辆的阴影，黑色代表车辆的非阴影区域。
接下来，本文使用曲线光滑算法将边界信息平滑化，消除边界锯齿，并得到阴影与非阴影的交界处。曲线光滑算法可以利用曲率运算判断图像中的等高线并进行平滑化处理，从而避免图像中的噪点和毛刺。
3.2纹理特征获取
获取阴影与非阴影区域的纹理特征是本文方法的核心步骤。通过利用像素点周围对其进行区域划分，判断像素点所处的局部纹理特性，从而确定阴影边缘处的像素点。
本文将像素点周围的像素点划分为三个区域：内圈区域、中圈区域和外圈区域。内圈区域为像素点周围的八个相邻点，中圈区域为内圈区域加上八个相邻点的相邻点，外圈区域为中圈区域加上八个相邻点的相邻点。
利用像素点的局部纹理特征可以确定像素点的阴影属性。具体方法是利用像素点周围的邻域信息，计算邻域内像素点的特征向量，并对特征向量进行聚类分析，将像素点分为两类：阴影区域和非阴影区域。
3.3图像去除阴影
本文利用运动车辆产生的梯度信息获取非阴影区域的权值，然后将阴影区域的像素点根据聚类结果进行像素值修正，并根据权值调整原始图像中的像素值，从而得到了去除阴影后的图像。
实验结果表明，本文提出的阴影消除方法在去除运动车辆阴影方面具有较好的效果。
4.实验结果
为了评价本文所提出的方法的有效性，我们在KITTI数据集上对比了本文所提出的阴影消除方法和其他方法的效果。
实验结果表明，本文方法能够有效地去除阴影，提高运动车辆检测和跟踪的准确率。
5.结论
本文提出了一种基于局部纹理特性的运动车辆阴影消除方法，通过利用像素点周围的局部纹理特性和曲率运算对阴影边缘进行检测和分析，并利用像素点的权值进行去除阴影的操作。实验结果表明，本文方法能够有效地去除运动车辆阴影，提高车辆检测和跟踪的准确率，具有实用价值和应用前景。