【正文】 感知系統(tǒng)可以區(qū)分上萬(wàn)種的不同顏色。顏色空間、色彩度量以及顏色恒常性是顏色視覺研究的幾個(gè)主要方面。顏色感知研究的目的是模擬人腦中視覺信息的表達(dá)和處理方式，設(shè)計(jì)出基于人類視覺特性的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。人類所感知到的物體顏色由物體表面的光譜反射、光照和視角所決定。顏色是各種頻率的光譜在人眼中的感知現(xiàn)象。圖像分割在實(shí)際中有著廣泛的應(yīng)用前景，例如在工業(yè)自動(dòng)化、在線產(chǎn)品檢測(cè)、生產(chǎn)過程控制、文檔圖像處理、遙感和生物醫(yī)學(xué)圖像分析、保安監(jiān)視以及軍事、體育、農(nóng)業(yè)工程等方面。圖像分割是由圖像處理進(jìn)入到圖像分析的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占據(jù)重要的位置。但正是因?yàn)閳D像分割是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)基本問題，分割結(jié)果對(duì)視覺系統(tǒng)性能的影響很大，所以圖像分割始終是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。圖像分割是任何圖像分析及視覺系統(tǒng)必不可少的組成環(huán)節(jié)，是計(jì)算機(jī)視覺研究中的一個(gè)基本且困難的問題。在對(duì)應(yīng)于圖像中某一方面或?qū)ο笪锏哪骋徊糠?，其特?灰度、色彩、紋理等)都是近似或相同的，但對(duì)于不同的對(duì)象物或?qū)ο笪锏母鱾€(gè)部分之間，其特征就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的變化。圖像分割的基本目的之一是將圖像中有意義的特征或者需要應(yīng)用的特征提取出來。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的重要前期過程，特征提取、目標(biāo)識(shí)別都依賴于圖像分割的質(zhì)量好壞，所以圖像分割決定了圖像分析的最終成敗。雖然基于統(tǒng)計(jì)的多峰分布背景建模方法能對(duì)反復(fù)的背景運(yùn)動(dòng)(如搖動(dòng)的樹枝)、光線的突變(如天空云層遮擋陽(yáng)光)、傳感器噪聲等進(jìn)行建模，但還是無(wú)法成功地區(qū)分場(chǎng)景中的目標(biāo)和目標(biāo)投射的陰影，這使智能監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)法準(zhǔn)確判斷出場(chǎng)景內(nèi)目標(biāo)的數(shù)目、形狀、運(yùn)動(dòng)軌跡，更無(wú)法實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地判斷此物體是安全目標(biāo)還是危險(xiǎn)目標(biāo)，也不能及時(shí)報(bào)警。人眼很容易區(qū)分目標(biāo)與目標(biāo)投射的陰影，但如何讓計(jì)算機(jī)識(shí)別出陰影卻是極具挑戰(zhàn)性的研究難題。陰影尤其對(duì)目標(biāo)分割的影響比較顯著，并對(duì)后續(xù)的跟蹤、識(shí)別造成負(fù)面影響，導(dǎo)致錯(cuò)誤率上升，使系統(tǒng)的整體性能下降。由于圖像目標(biāo)之間的遮擋和光照的不均勻等原因，經(jīng)常產(chǎn)生陰影現(xiàn)象。在民用的影視制作領(lǐng)域，可以將拍攝目標(biāo)圖像和拍攝背景分開進(jìn)行，再將目標(biāo)提取出來完成與特定背景的合成，以達(dá)到降低拍攝成本的要求，它不要求目標(biāo)的實(shí)時(shí)分割，但要求分割的精度較高。視頻序列圖像分割及陰影抑制算法的研究畢業(yè)論文目 錄第1章緒論.................................................................................................................6..............................................................................................................6..............................................................................................................6........................................................................7............................................................................................7............................................................................8...............................................................................9...........................................................................................11...........................................................................................11第2章圖像分割的相關(guān)理論.........................................................................12..........................................................................................................12..................................................................................12...........................................................................................14...................................................................................15..................................................................................................16.......................................................................................17.......................................................................................17..................................................................................................18第3章圖像分割.............................................................................................18..........................................................................................................18......................................................................................18.......................................................................18......................................................................................19..................................................................................20..................................20...........................................................................................20...........................................................................................21..................................................................................................25第4章陰影檢測(cè)理論基礎(chǔ).............................................................................25..........................................................................................................25..............................................................................................25..............................................................................25..............................................................................26..................................................................................................26第5章陰影抑制算法.....................................................................................26..........................................................................................................26..........................................................................27..........................................................................................27...................................................................................29..................................................................................................34結(jié)論.................................................................................................................34參考文獻(xiàn)..........................................................................................................35致謝................................................................................................................36附錄一...........................................................................................................3748第1章緒論在現(xiàn)代的視頻監(jiān)控及多媒體應(yīng)用技術(shù)中，常常需要檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)的人體或車體，并將其與背景分離。靜態(tài)圖像分割技術(shù)都能應(yīng)用于序列圖像的目標(biāo)檢測(cè)。在軍事目標(biāo)的識(shí)別應(yīng)用中，對(duì)目標(biāo)的分割技術(shù)需求也很大，但對(duì)實(shí)時(shí)性的要求較高，需要將程序安裝在硬件中，因而加大了技術(shù)難度。無(wú)論運(yùn)動(dòng)分割還是變化檢測(cè)都會(huì)受到陰影的影響。在實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)中，目標(biāo)總是伴隨有陰影，大多數(shù)的目標(biāo)必須在去除陰影后才能正確檢測(cè)與分割。圖像中的陰影可以提供有關(guān)目標(biāo)的位置與形狀、監(jiān)控場(chǎng)景的表面特性以及光源等方面的信息，同時(shí)由于目標(biāo)投射的陰影顏色屬性明顯不同于場(chǎng)景背景，并且和目標(biāo)有相同的特性，所以進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)很容易將陰影檢測(cè)為目標(biāo)的一部分，造成目標(biāo)的合并、幾何變形，甚至使目標(biāo)丟失。本文基于上述需求，研究了影視圖像的目標(biāo)分割及其陰影的抑制問題。圖像分割指的是把一幅圖像分割成不同的區(qū)域，這些區(qū)域在某些圖像特征如邊緣、紋理、顏色、亮度等是一致的或相似的。這些特征可以是圖像中的原始特征，如物體占有區(qū)域的像素灰度值、物體輪廓曲線和紋理特征等；也可以是空間頻譜或直方圖特征等。不同的圖像類型，不同的應(yīng)用要求所要提取的特征是不相同的，當(dāng)然特征提取的方法也就不同，因此實(shí)際中并不存在一種普遍適應(yīng)的最優(yōu)方法。困難在于圖像分割本身是一個(gè)病態(tài)問題，分割的目的是為了理解，但理想的分割往往需要理解后得到的結(jié)果作為先驗(yàn)知識(shí)，這種病態(tài)性給問題的解決造成了很大的困難，成為阻礙計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展的一個(gè)瓶頸問題。人類對(duì)自身視覺機(jī)理研究的不斷深入以及計(jì)算機(jī)技術(shù)迅速發(fā)展將為圖像分割問題的解決提供新的途徑。一方面，它是目標(biāo)表達(dá)的基礎(chǔ)，對(duì)特征測(cè)量有重要的影響；另一方面，因?yàn)閳D像分割與基于分割的目標(biāo)表達(dá)、特征提取和參數(shù)測(cè)量等能將原始圖像轉(zhuǎn)化為更有效更緊湊的形式，從而使得更高層次的圖像分析和理解成為可能。概括來說，在各種圖像應(yīng)用中，只要需對(duì)圖像目標(biāo)進(jìn)行提取、測(cè)量、跟蹤等都離不開圖像分割。光線沒