多特征融合及最小均方误差优化的阴影检测

为降低阴影对运动目标检测结果的干扰，提出了一种阴影检测方法，作为运动侦测方法的后处理步骤。在运动侦测检测到的目标列表的基础上，该方法针对R、G、B 3个颜色通道提取相邻帧之间像素点的亮度、对比度和结构特征，融合这3类特征生成相似度度量，并依据最小均方误差准则设计目标函数，通过最优化方法求解最佳的像素点分割阈值，检测并消除运动侦测目标中的阴影像素点。阴影检测实验在Changedetection.net数据集的shadow数据子集进行。实验结果表明，该方法的阴影检测率高，检测耗时少。 阴影检测在视频分析中至关重要，因为它能够有效地减少运动目标检测中的误检，提高检测的准确性。本文介绍了一种基于多特征融合及最小均方误差优化的阴影检测方法，旨在解决传统运动侦测方法中因阴影干扰导致的问题。该方法特别适用于视频监控场景，通过后处理步骤增强运动侦测结果。 此方法利用R、G、B三个颜色通道的像素点信息。针对相邻帧间的像素点，提取亮度、对比度和结构特征，这三种特征的融合有助于提升对环境变化的鲁棒性，减少光照、动态背景等因素的影响。通过计算这些特征的相似度度量，可以更准确地识别阴影像素。 接下来，该方法引入了最小均方误差（MSE）准则来设计目标函数。在优化理论的指导下，寻找最佳的像素点分割阈值，这个阈值是通过最优化方法求解得到的。这种方法可以更精确地检测阴影像素，减少过检测和欠检测的情况，从而提高检测精度。 在实验部分，阴影检测方法在Changedetection.net数据集的shadow子集上进行了验证。结果显示，该方法具有较高的阴影检测率，并且在检测速度上表现出优势。这表明，提出的阴影检测算法不仅准确，而且运行效率高，符合实时监控系统的需求。 运动侦测通常包括帧差法和背景差法两种主要技术。帧差法通过计算连续帧之间的差分图像来检测运动，其优点在于运算速度快，但容易受到目标运动速度、光照变化和动态背景的影响。背景差法则依赖于背景模型的建立，能更好地适应环境变化，但阴影问题仍然存在。因此，阴影检测方法作为补充，对于提升整体运动侦测性能至关重要。 文献中提到的其他阴影检测方法，如融合光照强度、色度和纹理特征，或者利用离散小波变换，虽然取得了一定效果，但在过检测和欠检测问题上仍有改进空间。本文提出的方法通过特征融合和最优化阈值求解，有效地解决了这个问题。 本文提出的多特征融合及最小均方误差优化的阴影检测方法，为视频监控领域的阴影处理提供了新的解决方案，提高了运动目标检测的准确性和实时性。这种方法的创新之处在于特征融合的全面性和阈值求解的优化策略，为后续的研究和应用提供了有价值的参考。