DE112018004661T5

DE112018004661T5 - Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, System davon undSchattenentfernungsverfahren

Info

Publication number: DE112018004661T5
Application number: DE112018004661.3T
Authority: DE
Inventors: Zhaolong Jin; Wenyi Zou; Weidong Chen
Original assignee: Suzhou Keda Technology Co Ltd
Current assignee: Suzhou Keda Technology Co Ltd
Priority date: 2017-10-20
Filing date: 2018-10-17
Publication date: 2020-06-10
Also published as: GB2583198B; GB202007386D0; CN107767390B; GB2583198A; US20200250840A1; CN107767390A; WO2019076326A1

Abstract

Die vorliegende Anmeldung offenbart ein Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, ein System davon und ein Schattenentfernungsverfahren. Das Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild umfasst die folgenden Schritte: Erfassen eines aktuellen Rahmens und eines Hintergrundrahmens aus den Quellendaten; Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen; Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen zweiter Kandidatenschattenbereiche; Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche; Schätzen eines Schattenschwellenwerts, eines Farbtonschwellenwerts und eines Sättigungsschwellenwerts und eines Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus; Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche; Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Schwellenwertbereich befinden, als Schattenbereich.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Anmeldung betrifft das technische Gebiet der Bildverarbeitung, insbesondere ein Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, ein Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild, und ein Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild unter Verwendung des Schattenerkennungsverfahrens für ein Überwachungsvideobild.
STAND DER TECHNIK
Überwachungssystem ist eines der am weitesten verbreiteten Systeme in Sicherheitssystemen. In Hinsicht auf die Überwachungstechnik sind die Schatten in der Überwachungsszene (einschließlich der Schatten des Überwachungsziels und der Schatten anderer Hintergrundobjekte usw.) immer ein wichtiger Faktor, der die Überwachung und Erkennung des Überwachungsziels stört, insbesondere ist unter Lichtbedingungen ein Überwachungsziel, das sich in einem Bewegungszustand befindet, immer mit den projizierten Schatten begleitet, nämlich weist der vom Überwachungsziel projizierte Schatten ähnliche Bewegungseigenschaften wie das Überwachungsziel auf, da der entsprechende Hintergrundbereich ebenfalls einen hohen Unterscheidungsgrad aufweist, kann der Schatten leicht gemeinsam mit dem Überwachungsziel in dem Bewegungszustand erkannt werden.
Wenn der Schatten fehlerhaft als Überwachungsziel angesehen und gleichzeitig erkannt wird, kann es leicht zu einer Adhäsion, Verschmelzung und Verzerrung der geometrischen Attribute des Überwachungsziels führen. Daher ist es für die intelligente Videoanalyse von großer Bedeutung, wie ein sich bewegendes Überwachungsziel in einer Überwachungsvideoszene erkannt, die Interferenz der von ihm projizierten Schatten beseitigt und die Integrität des Überwachungsziels so weit wie möglich sichergestellt werden kann.
INHALT DER VORLIEGENDEN ERFINDUNG
Hinsichtlich der oben geschilderten Mängel aus dem Stand der Technik zielt die vorliegende Anmeldung darauf ab, ein Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, ein Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild und ein Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild unter Verwendung des Schattenerkennungsverfahrens für ein Überwachungsvideobild zur Verfügung zu stellen, wobei mit dem Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, dem Schattenerkennungssystem und dem Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild die Schatten wirksam erkannt und entfernt werden können, um der Einfluss der Schatten auf die Integrität des Überwachungsziels zum höchsten Grad zu verringern.
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Anmeldung wird ein Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild zur Verfügung gestellt, wobei das Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild die folgenden Schritte umfasst:S10: Erfassen eines aktuellen Rahmens und eines Hintergrundrahmens aus den Quellendaten; S20: Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist; S30: Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche; S40: Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche;S50: Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche; S60:

Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche;S70: Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich.

Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Anmeldung wird weiterhin ein Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild zur Verfügung gestellt, wobei das Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild zumindest die folgenden Schritte zum Realisieren des Schattenerkennungsverfahrens für ein Überwachungsvideobild umfasst:S10: Erfassen eines aktuellen Rahmens und eines Hintergrundrahmens aus den Quellendaten; S20: Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist;S30: Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche;S40: Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche;S50: Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche;S60: Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche;S70: Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Anmeldung wird ein Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild zur Verfügung gestellt, wobei das Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild Folgendes umfasst: ein Extraktionsmodul zum Erfassen eines aktuellen Rahmens, eines Hintergrundrahmens oder eines Vordergrundrahmens aus den Quellendaten; ein Erfassungsmodul für die ersten Kandidatenschattenbereiche zum Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist; ein Erfassungsmodul für die zweiten Kandidatenschattenbereiche zum Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche; ein erstes Berechnungsmodul zum Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche; ein Schwellenwertschätzungsmodul zum Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche; ein zweites Berechnungsmodul zum Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche; ein Schattenbereichsauswahlmodul zum Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich.
Bei dem Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, dem Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild und dem Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild unter Verwendung des Schattenerkennungsverfahrens für ein Überwachungsvideobild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung werden im Vergleich zum Stand der Technik zuerst die ersten Kandidatenschattenbereiche (grobe Schattenkandidatenbereiche) erfasst, und ein kleiner Teil der wahren zweiten Kandidatenschattenbereiche wird aus den ersten Kandidatenschattenbereichen extrahiert und zum Schätzen der Schwellenparameter der drei nachfolgenden Schattendetektoren verwendet, dann werden auf dem Prinzip der Texturkonsistenz und Chrominanzkonstanz zwischen den Schattenbereichen und den entsprechenden Hintergrundbereichen basiert die drei Schattendetektoren verwendet, um relativ genaue Schattenbereiche parallel aus den ersten Kandidatenschattenbereichen zu extrahieren, anschließend werden alle relativ genaue Schattenbereiche gemeinsam gefiltert, um genauere Schattenbereiche zu erhalten. Aufgrund dessen haben die mit dem Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild gemäß der vorliegenden Anmeldung erfassten Schattenbereiche eine signifikante Erkennungswirkung für die Schattenbereiche eines sich im Bewegungszustand befindlichen Überwachungsziels in meisten häufig vorkommenden Innenszenen, und die erkannten Schattenbereiche sind ziemlich genau. Darüber hinaus kann der Algorithmus als ein separates Modul für die Überwachungsszene verwendet werden, im Zusammenhang mit den Hintergrundmodellierungs- oder Hintergrunddifferenzalgorithmen kann der Algorithmus auf der Grundlage, dass ein Videorahmen (aktueller Rahmen), Vordergrundrahmen und Hintergrundrahmen in Echtzeit erhalten werden, realisiert und verwendet werden, um den Einfluss der Schatten auf die Integrität des Ziels zum höchsten Grad zu verringern, wodurch das nach dem Entfernen der Schattenbereiche erhaltene Überwachungsziel relativ genau und vollständig ist, was förderlich für die Überwachung des Überwachungsziels ist.
Figurenliste
Im Zusammenhang mit Figuren wird die nicht-beschränkende Ausführungsform näher erläutert, so dass die anderen Merkmale, das Ziel und die Vorteile der vorliegenden Anmeldung deutlicher werden.

1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Schattenerkennungsverfahrens für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung.
2 zeigt ein Ablaufdiagramm der jeweiligen Schritte zum Erfassen der ersten Kandidatenschattenbereiche in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung.
3 zeigt ein Ablaufdiagramm der Berechnung des Schattenerkennungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung.
4 zeigt ein Ablaufdiagramm der Berechnung des Berechnungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung.
5 zeigt ein schematische Darstellung des Berechnungsergebnisses des Berechnungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Hier werden die beispielhaften Ausführungsformen im Zusammenhang mit Figuren näher erläutert. Allerdings können die beispielhaften Ausführungsformen in verschiedenen Formen ausgeführt werden und sollen nicht derart verstanden werden, dass sie auf die hier erläuterten Ausführungsformen beschränkt sind; im Gegenteil wird die vorliegende Anmeldung durch die bereitgestellten Ausführungsformen umfassend und vollständig gemacht, und das Konzept der beispielhaften Ausführungsformen wird umfassend an den Fachmann auf diesem Gebiet weitergegeben. Die gleichen Bezugszeichen in Figuren stehen für gleiche oder ähnliche Struktur, deshalb wird eine wiederholte Erläuterung für sie weggelassen.
Gemäß der Hauptidee der vorliegenden Anmeldung umfasst ein Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild gemäß der vorliegenden Anmeldung die folgenden Schritte: Erfassen eines aktuellen Rahmens und eines Hintergrundrahmens aus den Quellendaten; Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist; Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche; Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche; Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche; Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche; Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich.
Im Zusammenhang mit Figuren und Ausführungsformen wird der technische Inhalt der vorliegenden Anmeldung im Folgenden näher erläutert.
Siehe 1, 1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Schattenerkennungsverfahrens für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung. Insbesondere werden in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild gemäß der vorliegenden Anmeldung hauptsächlich zwei Farbräume: Farbton-, Sättigungs- und Helligkeitsfarbraum (HSV) und Rot-, Grün- und Blaufarbraum (RGB); und zwei Texturen: Gradient und lokale Raummuster, verwendet. Die Hauptidee in dem Algorithmus des Schattenerkennungsverfahrens für ein Überwachungsvideobild liegt darin, zuerst die Kandidatenschattenbereiche (erste Kandidatenschattenbereiche und zweite Kandidatenschattenbereiche usw. im folgenden Text) zu extrahieren und dann die Schattenbereiche aus den Kandidatenschattenbereichen zu extrahieren, wobei die extrahierten Schattenbereiche relativ genau sind. Wie in 1 dargestellt, umfasst das Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung die folgenden Schritte:

Schritt S10: Erfassen eines aktuellen Rahmens und eines Hintergrundrahmens aus den Quellendaten. Dabei beziehen sich die Quellendaten auf die durch die Überwachungsvorrichtung erfassten Originalbilder oder Videodaten, wobei der aktuelle Rahmen sich auf die in Echtzeit erfassten aktuellen Bilder bezieht, und wobei der Hintergrundrahmen sich auf die mit dem Hintergrundmodellierungs- oder Hintergrunddifferenzalgorithmus und anderen Verfahren aus den Überwachungsbilder oder Videos extrahierten Hintergrundbildern ohne Überwachungsziel bezieht. In einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung umfasst der Schritt S10 bevorzugt weiterhin einen Schritt zum gleichzeitigen Erfassen des Vordergrundrahmens aus den Quellendaten, der sich auf die im Betriebsvorgang der Überwachungsvorrichtung vor dem Zeitpunkt des aktuellen Rahmens aufgezeichneten Überwachungsbilder bezieht.
Schritt S20: Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen. Die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche ist niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen. Insbesondere basiert der Schritt hauptsächlich auf der Annahme, dass der Schattenbereich dunkler als der entsprechende Hintergrundbereich ist, und diese Annahme trifft in den meisten Fällen zu. Deshalb können mit der Annahme grobe Kandidatenschattenbereiche (d.h. die oben geschilderten ersten Kandidatenschattenbereiche) extrahiert werden, deshalb ist die Helligkeit der erfassten ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen. Es sollte darauf hingewiesen werden, dass es sich bei dem Hintergrundrahmen um ein Bild ohne Überwachungsziel handelt, nämlich sind die Bilder in dem aktuellen Rahmen außer dem Überwachungsziel und den Schattenbereichen gleich wie die Bilder in dem Hintergrundrahmen, deshalb weisen die ersten Kandidatenschattenbereiche in dem aktuellen Rahmen und die entsprechenden Bereiche in dem Hintergrund tatsächlich gleiche Positionen auf.

Bevorzugt können die Schattenbereiche möglicherweise durch die Geräusche gestört werden. Aufgrund dessen umfassen die im Schritt S20 tatsächlich erfassten ersten Kandidatenschattenbereiche die meisten tatsächlichen Schattenbereiche und ein Überwachungsziel, das fälschlicherweise als Schattenbereich erkannt wird, wenn die Beurteilung rein mit der Annahme der niedrigen Chromatizität erfolgt, kann es dazu führen, dass eine größere Fläche fälschlicherweise als Schattenbereich erkannt wird. In einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung hat der Erfinder bei statistischer Analyse des Überwachungsziels und des Schattenbereichs herausgefunden, dass der Verhältniswert der Spektralfrequenz des Schattenbereichs in den jeweiligen Farbkanälen im Rot-Grün-Blau(RGB)-Farbraum im Vergleich zu dem Verhältniswert der Spektralfrequenz eines entsprechenden Hintergrundbereichs in den jeweiligen Farbkanälen eine kleinere Änderung aufweist, während der Verhältniswert der Spektralfrequenz des Überwachungsziels in den jeweiligen Farbkanälen im Vergleich zu dem Verhältniswert der Spektralfrequenz eines entsprechenden Hintergrundbereichs in den jeweiligen Farbkanälen eine größere Änderung aufweist, mit dieser Eigenschaft ist es förderlich dafür, die meisten Überwachungsziele, die fälschlicherweise als Schattenbereich erkannt werden, von den erkannten Schattenkandidatenbereichen zu unterscheiden. Siehe 2, 2 zeigt ein Ablaufdiagramm der jeweiligen Schritte zum Erfassen der ersten Kandidatenschattenbereiche in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung. Insbesondere umfasst der Schritt S20 in einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung weiterhin die folgenden Schritte:

Schritt S201: Berechnen der Helligkeit der jeweiligen Bereiche in dem aktuellen Rahmen und dem Hintergrundrahmen und Auswählen eines Bereichs in dem aktuellen Rahmen, dessen Helligkeit niedriger als die Helligkeit eines entsprechenden Bereichs in dem Hintergrundrahmen ist, als erster Bereich.
Schritt S202: Berechnen von drei ersten Verhältniswerten der Spektralfrequenzen zwischen dem ersten Bereich und einem dem ersten Bereich entsprechenden zweiten Bereich in dem Hintergrundrahmen jeweils im roten, grünen und blauen Farbkanal und Berechnen von drei zweiten Verhältniswerten der Spektralfrequenzen zwischen einem dem ersten Bereich entsprechenden dritten Bereich in dem Vordergrundrahmen und dem zweiten Bereich jeweils im roten, grünen und blauen Kanal. Dabei handelt es sich bei dem ersten Bereich, dem zweiten Bereich und dem dritten Bereich im Wesentlichen um denselben Bereich.

Insbesondere ist im Schritt S202 das Verfahren zum Berechnen von drei ersten Verhältniswerten jeweils wie folgt: $\begin{matrix} Ψ_{r} = \frac{C_{b} / C_{g}}{B_{b} / B_{g}}, & Ψ_{g} = \frac{C_{b} / C_{r}}{B_{b} / B_{r}}, & Ψ_{b} = \frac{C_{g} / C_{r}}{B_{g} / B_{r}}, \end{matrix}$
Dabei steht Ψ_r für den ersten Verhältniswert der Spektralfrequenzen in dem roten Kanal, Ψ_g für den ersten Verhältniswert der Spektralfrequenzen in dem grünen Kanal, und Ψ_b für den ersten Verhältniswert der Spektralfrequenzen in dem blauen Kanal; wobei C_r für die Spektralfrequenz des aktuellen Rahmens in dem roten Kanal, C_g für die Spektralfrequenz des aktuellen Rahmens in dem grünen Kanal und C_b für die Spektralfrequenz des aktuellen Rahmens in dem blauen Kanal steht; und wobei B_r für die Spektralfrequenz des Hintergrundrahmens in dem roten Kanal, B_g für die Spektralfrequenz des Hintergrundrahmens in dem grünen Kanal und B_b für die Spektralfrequenz des Hintergrundrahmens in dem blauen Kanal steht.
Entsprechend ist das Verfahren zum Berechnen von drei zweiten Verhältniswerten zwischen den Spektralfrequenzen eines dem ersten Bereich entsprechenden dritten Bereichs in dem Vordergrundrahmen und des zweiten Bereichs jeweils im roten, grünen und blauen Kanal gleich wie das Verfahren zum Berechnen der ersten Verhältniswerte, dabei werden nur die entsprechenden Parameter des aktuellen Rahmens ersetzt, während die einschlägigen Parameter des Hintergrundrahmens erhalten werden, z.B. wird C_g durch die Spektralfrequenz des Vordergrundrahmens in dem roten Kanal ersetzt, und die anderen Parameter des aktuellen Rahmens werden analog dazu ersetzt, hier wird es nicht näher erläutert.
Schritt S203: Auswählen eines ersten Bereichs, in dem der Differenzwert zwischen dem ersten Verhältniswert und dem zweiten Verhältniswert kleiner als ein zweiter Schwellenwert ist, als ein erster Kandidatenschattenbereich. Dabei kann der zweite Schwellenwert nach tatsächlichen Bedürfnissen konfiguriert und eingestellt werden.
Schritt S30: Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche. Insbesondere werden in der vorliegenden Anmeldung die Schattenbereiche hauptsächlich durch drei Schattendetektoren erkannt, und jeder Schattendetektor weist entsprechende Parameterschwellenwerte auf, allerdings sind die Szenen in dem Überwachungsvideo variabel, wenn für jede Szene eine Gruppe von Parameterschwellenwerten zu konfigurieren ist, wird die Anwendung des Algorithmus beschränkt, deshalb sollen genauere Parameterschwellenwerte im Voraus prognostiziert werden. Auf der Grundlage vom Schritt S20 zum Erfassen der ersten Kandidatenschattenbereiche werden in der vorliegenden Anmeldung Detektoren des verbesserten lokalen ternären Modus (Improved Local Ternary Pattern) (im Folgenden als ILTP-Detektoren) verwendet, um alle extrahierten ersten Kandidatenschattenbereiche zu filtern, genaue Schattenbereiche (nämlich diese Schattenbereiche haben höhere Erkennungskriterien, wodurch die ausgewählten Bereiche im Wesentlichen die endgültigen Schattenbereiche darstellen) auszuwählen und auf diesen genauen Schattenbereichen basierend die Schwellenparameter von drei Schattendetektoren zum Erkennen der anderen ersten Kandidatenschattenbereiche (Farbton- und Sättigungsdetektor und Gradientendetektor) zu schätzen. Es sollte darauf hingewiesen werden, dass in diesem Schritt die ILTP-Detektoren ausgewählt werden, da im Vergleich zu den durch den Farbton- und Sättigungsdetektor (HS) und den Gradientendetektor (Gradient) erkannten Schattenbereichen die durch die ILTP-Detektoren erkannten Schattenbereiche eine bessere Genauigkeit und weiniger Zielstörungen aufweisen.
Siehe 3, 3 zeigt ein Ablaufdiagramm der Berechnung des Schattenerkennungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung. Insbesondere umfasst das Berechnen des Schattenerkennungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus gemäß der vorliegenden Anmeldung die folgenden Schritte:

Schritt S301: Berechnen eines Berechnungswerts des lokalen ternären Modus aller Pixelpunkte in den ersten Kandidatenschattenbereichen oder den zweiten Kandidatenschattenbereichen in dem aktuellen Rahmen. Insbesondere wird bezüglich des Schritts S30 ein Berechnen des Berechnungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus (ILTP-Berechnungswert) der vorliegenden Anmeldung für die Pixelpunkte in den ersten Kandidatenschattenbereichen durchgeführt.
Schritt S302: Berechnen eines Berechnungswerts des lokalen ternären Modus für jeden entsprechenden Pixelpunkt mit gleicher Position in dem Hintergrundrahmen.
Schritt S303: Berechnen der Anzahl der Pixelpunkte in den ersten Kandidatenschattenbereichen oder den zweiten Kandidatenschattenbereichen in dem aktuellen Rahmen mit einem gleichen Berechnungswert des lokalen ternären Modus wie die entsprechenden Pixelpunkte in dem Hintergrundrahmen, wobei die Anzahl der Pixelpunkte als Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus verwendet wird. Insbesondere werden in diesem Schritt die im Schritt S301 und S302 ermittelten ILTP-Berechnungswert der jeweiligen Pixel punkte miteinander verglichen, wenn der ILTP-Berechnungswert eines Pixelpunkts des aktuellen Rahmens im Schritt S301 gleich wie der ILTP-Berechnungswert eines entsprechenden Pixelpunkts (nämlich an derselben Position) im Schritt S302 ist, kann der Pixelpunkt als 1 Pixelpunkt gezählt werden. Weiter werden alle Pixelpunkt in dem ersten Kandidatenbereich analog dazu berechnet, wobei die Pixelpunkte, die die obigen Bedingungen erfüllen, akkumuliert werden, dann kann der Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus ermittelt werden.

Siehe 4, 4 zeigt ein Ablaufdiagramm der Berechnung des Berechnungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung. Wie in 4 dargestellt, umfasst das Verfahren zum Berechnen des Berechnungswerts des lokalen ternären Modus im Schritt S301 und S302 zumindest die folgenden Schritte:

Schritt S3001: Einstellen eines Rauschtoleranzwerts.
Schritt S3002: Vergleichen des Graustufenwerts der die Pixelpunkte umgebenden jeweiligen Nachbarschaftspixelpunkte mit dem Graustufenwert der Pixelpunkte. Dabei sind die Vergleichsergebnisse wie folgt, d.h. nur drei Werte werden ermittelt. Wenn der Differenzwert zwischen den Graustufenwerten eines Nachbarschaftspixelpunkts und des Pixelpunkts kleiner als der Rauschtoleranzwert ist, ist der Markierungswert des Nachbarschaftspixelpunkts ein erster Wert; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts größer oder gleich der Summe zwischen dem Graustufenwert des Pixelpunkts und dem Rauschtoleranzwert ist, ist der Markierungswert des Nachbarschaftspixelpunkts ein zweiter Wert; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts kleiner oder gleich der Differenzwert zwischen dem Graustufenwert des Pixelpunkts und dem Rauschtoleranzwert ist, ist der Markierungswert des Nachbarschaftspixelpunkts ein dritter Wert.

Siehe 5, 5 zeigt ein schematische Darstellung des Berechnungsergebnisses des Berechnungswerts des verbesserten lokalen ternären Modus in dem Schattenerkennungsverfahren für ein Bild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung. In der Ausführungsform gemäß 5 sind der erkannte Pixelpunkt und seine mehreren Nachbarschaftspixelpunkte in einem Neun-Quadrat-Gittermuster angeordnet, wobei der Pixelpunkt in der Peripherie 8 Nachbarschaftspixelpunkte, die um den Pixelpunkt herum angeordnet sind, umfasst. In 5 ist der Graustufenwert des erkannten Pixelpunkts 90, der Rauschtoleranzwert t 6, der erste Wert 01, der zweite Wert 10 und der dritte Wert 00. Weiter wird mit dem Vergleichsverfahren im Schritt S3002 ein in der oberen linken Ecke des erkannten Pixelpunkts befindlicher Nachbarschaftspixelpunkt als 01 markiert, ein auf der linken Seite des erkannten Pixelpunkts befindlicher Nachbarschaftspixelpunkt als 00 markiert und ein oberhalb des erkannten Pixelpunkts befindlicher Nachbarschaftspixelpunkt als 10 markiert, nachdem die 8 in der Peripherie befindlichen Nachbarschaftspixelpunkte analog dazu markiert wurden (siehe Neun-Gitter gemäß 5 nach Markieren), wird der Schritt S3003 durchgeführt.
Schritt S3003: Zusammensetzen eines ersten Arrays aus allen Markierungswerte der Nachbarschaftspixelpunkte in einer ersten Reihenfolge. In der Ausführungsform gemäß 5 handelt es sich bei der ersten Reihenfolge darum, dass von einem in der oberen linken Ecke des durch 8 Nachbarschaftspixelpunkte gebildeten Neun-Quadrat-Gitters befindlichen Nachbarschaftspixelpunkt ausgehend eine Anordnung nacheinander im Uhrzeigersinn erfolgt, um ein erstes Array zu bilden. Da alle Nachbarschaftspixelpunkte jeweils durch den ersten Wert 01, den zweiten Wert 10 und den dritten Wert 00 markiert werden, handelt es sich bei dem ersten Array tatsächlich um eine durch 01, 10 und 00 gebildete Folge von Zahlen. Wie in 5 dargestellt, wird nach dem Schritt S3003 ein erstes Array 0110011001001000 gebildet.
Schritt S3004: Vergleichen des Graustufenwerts jedes Nachbarschaftspixelpunkts mit dem Graustufenwert eines anderen Nachbarschaftspixelpunkts, der am weitesten vom Nachbarschaftspixelpunkt entfernt ist. Wenn der Differenzwert zwischen den Graustufenwerten von zwei Nachbarschaftspixelpunkten keiner als der Rauschtoleranzwert ist, ist der gebildete Wert ein erster Wert; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts größer oder gleich
der Summe zwischen dem Graustufenwert eines anderen Nachbarschaftspixelpunkts, der am weitesten von dem Nachbarschaftspixelpunkt entfernt ist, und dem Rauschtoleranzwert ist, ist der gebildete Wert ein zweiter Wert; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts kleiner oder gleich dem Differenzwert zwischen dem Graustufenwert eines anderen Nachbarschaftspixelpunkts, der am weitesten von dem Nachbarschaftspixelpunkt entfernt ist, und dem Rauschtoleranzwert ist, ist der gebildete Wert ein dritter Wert. Insbesondere gesagt, werden mit dem Berechnungswert des lokalen ternären Modus aus dem Stand der Technik nur der erkannte Pixelpunkt und die umgebenden Nachbarschaftspixelpunkte miteinander verglichen, während die Korrelationsinformationen zwischen den Nachbarschaftspixelpunkt ignoriert, wodurch genau die Fähigkeit des lokalen ternären Modus zum Ausdrücken verstärkt werden kann. Deshalb werden in der vorliegenden Anmeldung die Korrelationsinformationen zwischen den Nachbarschaftspixelpunkten auch beinhaltet, um die Fähigkeit des Berechnungswerts des bestehenden lokalen ternären Modus zum Ausdrücken zu verbessern, wodurch der erkannte Schattenbereich genauer wird. Somit ist das Vergleichsverfahren in diesem Schritt gleich wie im Schritt S3003, der Unterschied liegt darin, dass die zum Vergleichen verwendeten Pixelpunkte unterschiedlich sind, wobei im Schritt S3004 meistens mehrere Nachbarschaftspixelpunkte miteinander verglichen werden. In einer Ausführungsform gemäß 5 handelt es sich bei den zum Vergleichen verwendeten Nachbarschaftspixelpunkten jeweils um ein Vergleichen zwischen den Nachbarschaftspixelpunkten in Richtung der beiden diagonalen Linien, in vertikaler Richtung und in horizontaler Richtung des zu erkennenden Pixelpunkts, wie in 5 dargestellt, werden die Vergleichsergebnisse in einer
-förmigen Tabelle aufgezeichnet; zuerst handelt es sich bei dem in dem in der oberen linken Ecke der
-förmigen Tabelle befindlichen leeren Feld aufgezeichneten Wert um ein Ergebnis nach dem Vergleichen zwischen einem in der oberen linken Ecke des Neun-Quadrat-Gitters befindlichen Nachbarschaftspixelpunkt und einem in der unteren rechten Ecke befindlichen Nachbarschaftspixelpunkt, nämlich werden der Graustufenwert 89 und der Graustufenwert 91 miteinander verglichen, da der Differenzwert zwischen 89 und 91 kleiner als der Rauschtoleranzwert 6 ist, wird der Wert in der oberen linken Ecke der EB-förmigen Tabelle als der erste Wert 01 aufgezeichnet; analog dazu handelt es sich bei dem Wert in dem in der oberen rechten Ecke der
-förmigen Tabelle um ein Ergebnis nach dem Vergleichen zwischen einem in der oberen rechten Ecke des Neun-Quadrat-Gitters befindlichen Nachbarschaftspixelpunkt und einem in der unteren linken Ecke befindlichen Nachbarschaftspixelpunkt; bei dem Wert in dem in der unteren linken Ecke der
-förmigen Tabelle handelt es sich um ein Ergebnis nach dem Vergleichen zwischen zwei Nachbarschaftspixelpunkten in horizontaler Richtung in dem Neun-Quadrat-Gitter (nämlich auf der linken und rechten Seite des erkannten Pixelpunkts befindlich); bei dem Wert in dem in der oberen rechten Ecke der
-förmigen Tabelle handelt es sich um ein Ergebnis nach dem Vergleichen zwischen zwei Nachbarschaftspixelpunkten in vertikaler Richtung in dem Neun-Quadrat-Gitter (nämlich auf der oberen und unteren Seite des erkannten Pixelpunkts befindlich).
Schritt S3005: Zusammensetzen eines zweiten Arrays aus allen gebildeten Werten in einer zweiten Reihenfolge. In der Ausführungsform gemäß 5 handelt es sich bei der zweiten Reihenfolge insbesondere ebenfalls darum, dass von der oberen linken Ecke in der
-förmigen Tabelle ausgehend eine Anordnung nacheinander im Uhrzeigersinn erfolgt. Analog zu dem ersten Array umfasst in dieser Ausführungsform das zweite Array vier Werte, wie in 5 dargestellt, ist das zweite Array 01100010.
Schritt S3006: Überlagern des ersten Arrays und des zweiten Arrays und Bilden eines Berechnungswerts für den lokalen ternären Modus. In der Ausführungsform gemäß 5 wird nach dem unmittelbaren Überlagern des zweiten Arrays mit dem ersten Array die Folge von Zahlen als der Berechnungswert des lokalen ternären Modus verwendet (der Berechnungswert des lokalen ternären Modus gemäß 5 ist 011001100100100001100010). Der Berechnungswert des lokalen ternären Modus gemäß 5 besteht aus 12 Werten. Wenn im RGB-Farbraum drei Farbkanäle zusammenfassend berücksichtigt werden, umfasst der endgültige ILTP-Berechnungswert 36 Werte.
Weiter wird für den erkannten Pixelpunkt in dem aktuellen Rahmen und einen entsprechenden Pixelpunkt in dem Hintergrundrahmen jeweils eine Berechnung des Berechnungswerts des lokalen ternären Modus durchgeführt, um zu beurteilen, ob die Berechnungswerte des lokalen ternären Modus der beiden Pixelpunkte miteinander identisch sind, wobei die Anzahl der gleichen Pixelpunkte berechnet wird (Schritt S303).
Bei der Anzahl handelt es sich um den im Schritt S30 endgültig erhaltenen Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus eines ersten Kandidatenschattenbereichs. Wenn der Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus eines ersten Kandidatenschattenbereichs größer als der erste Schwellenwert ist, wird der erste Kandidatenschattenbereich als ein zweiter Kandidatenschattenbereich ausgewählt.
Es sollte darauf hingewiesen werden, dass 5 nur ein Beispiel darstellt und es darauf nicht beschränkt ist. Im tatsächlichen Erkennungsprozess können nach tatsächlichen Bedürfnissen die Parameter wie die erste Reihenfolge, die zweite Reihenfolge sowie der erste Wert, der zweite Wert und der dritte Wert eingestellt werden. Darüber hinaus ist es sogar ausführbar, dass der erkannte Pixelpunkt und seine Nachbarschaftspixelpunkte nicht im Neun-Quadrat-Gittermuster ausgebildet sind, z.B. können in einigen Ausführungsformen die Nachbarschaftspixelpunkte ebenfalls ringförmig um den erkannten Pixelpunkt herum verteilt sein, hier wird es nicht näher erläutert.
Schritt S40: Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche. Insbesondere handelt es sich bei dem Farbtonerkennungswert um einen Durchschnittswert der Differenzwerte zwischen den Farbtonwerten aller Pixelpunkte in dem zweiten Kandidatenschattenbereich und aller entsprechenden Pixelpunkte in dem Hintergrundrahmen; analog dazu handelt es sich bei dem Sättigungserkennungswert um einen Durchschnittswert der Differenzwerte zwischen den Sättigungswerten aller Pixelpunkte in dem zweiten Kandidatenschattenbereich und aller entsprechenden Pixelpunkte in dem Hintergrundrahmen.
Schritt S50: Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche. Da insbesondere im Schritt S30 die Korrelationsinformationen zwischen den Nachbarschaftspixelpunkten in dem Berechnungsverfahren gemäß der vorliegenden Anmeldung hinzugefügt werden und somit die Fähigkeit des lokalen ternären Modus zum Ausdrücken verbessert wird, sind die erhaltenen zweiten Kandidatenschattenbereiche sehr genau, und diese stellen im Wesentlichen die endgültigen Schattenbereiche dar. Aufgrund dessen können in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus in den zweiten Kandidatenschattenbereichen ein Schattenschwellenwert, Farbtonschwellenwert und Sättigungsschwellenwert und Gradientenschwellenwert des lokalen ternären Modus zum Erkennen aller ersten Kandidatenschattenbereiche geschätzt werden. Dabei kann das Schätzen mit dem Verfahren durchgeführt werden, dass der Durchschnittswert der Schattenerkennungswerte des lokalen ternären Modus aller zweiten Kandidatenschattenbereiche als Schattenschwellenwert des lokalen ternären Modus verwendet wird, wobei der Durchschnittswert der Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert aller zweiten Kandidatenschattenbereiche als Farbtonschwellenwert und Sättigungsschwellenwert verwendet wird, und wobei der Durchschnittswert der Gradientenerkennungswerte aller zweiten Kandidatenschattenbereiche als Gradientenschwellenwert verwendet wird. Oder der Durchschnittswert kann auch nach tatsächlichen Bedürfnissen eingestellt und dann als endgültiger Schwellenwert verwendet werden, hier wird es nicht näher erläutert.
Da die zweiten Kandidatenschattenbereiche mittels der Schattenerkennungswerte des verbesserten lokalen ternären Modus der vorliegenden Anmeldung erkannt werden, weisen die ausgewählten zweiten Kandidatenschattenbereiche eine gute Genauigkeit und weiniger Zielstörungen auf, wobei die Schwellenparameter der zum Feststellen aller folgenden ersten Kandidatenschattenbereiche verwendeten jeweiligen Schattendetektoren eine bessere Repräsentativität und Genauigkeit aufweisen.
Schritt S60: Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche. In diesem Schritt ist das Verfahren zum Berechnen des Schattenerkennungswerts, des Farbtonerkennungswerts und Sättigungserkennungswerts und des Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus gleich wie das Verfahren im Schritt S30 und S50.
Schritt S70: Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich. Insbesondere kann in diesem Schritt das Verfahren im Schritt S30 verwendet werden, um zu beurteilen, ob der Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus der ersten Kandidatenschattenbereiche sich in dem Bereich des Schattenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befindet, dabei soll nur der erste Schwellenwert nur den Schattenschwellenwert des lokalen ternären Modus im Schritt S50 ersetzt werden.
Bevorzugt ist das Verfahren zum Erkennen des Farbtons und der Sättigung wie folgt:
Dabei steht $C_{i}^{h} .$
für den Farbtonwert des Pixelpunkts in dem aktuellen Rahmen, $B_{i}^{h}$
für den Farbtonwert des Pixelpunkts in dem Hintergrundrahmen, $C_{i}^{s}$
für den Sättigungswert des Pixelpunkts in dem aktuellen Rahmen, $B_{i}^{s}$
für den Sättigungswert des Pixelpunkts in dem Hintergrundrahmen, τ_h für den Farbtonschwellenwert und τ_s für den Sättigungsschwellenwert;
wenn der Farbtondurchschnittswert der ersten Kandidatenschattenbereiche kleiner als der Farbtonschwellenwert und der Sättigungsdurchschnittswert kleiner als der Sättigungsschwellenwert ist, beträgt der Ausgabewert des Farbtonerkennungswerts und Sättigungserkennungswerts der ersten Kandidatenschattenbereiche in dem Bereich des Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts 1; sonst überschreitet der Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche den Bereich des Farbton- und Sättigungsschwellenwerts, wobei der Ausgabewert 0 beträgt. Dabei handelt es sich bei dem Farbtondurchschnittswert der ersten Kandidatenschattenbereiche um einen Durchschnittswert der Differenzwerte zwischen den Farbtonwerten aller Pixelpunkte in den ersten Kandidatenschattenbereichen und aller entsprechenden Pixelpunkte in dem Hintergrundrahmen; analog dazu handelt es sich bei dem Sättigungsdurchschnittswert der ersten Kandidatenschattenbereiche um einen Durchschnittswert der Differenzwerte zwischen den Sättigungswerten aller Pixelpunkte in den ersten Kandidatenschattenbereichen und aller entsprechenden Pixelpunkte in dem Hintergrundrahmen. In Übereinstimmung mit dem Ausgabewert von 1 oder 0 kann es beurteilt werden, ob der Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche sich in dem Bereich des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts befindet. Es sollte darauf hingewiesen werden, dass im Vergleich zu der mittels der herkömmlichen Farbtons-, Sättigungs- und Helligkeitsdetektoren (HSV) durchgeführten Berechnung und Analyse für den H-, S- und V-Kanal des aktuellen Rahmens und Hintergrundrahmens die Berechnung des V-Kanals bei der Farbton- und Sättigungserkennung gemäß der vorliegenden Anmeldung weggelassen, wobei mittels des H- und S-Kanals hauptsächlich die Chrominanzinvarianz vereinheitlich ausgedrückt wird, während die Nachbarschaftsinformationen (wie Nachbarschaftspixelpunkte) mittels des H- und S-Kanals vollständig verwendet werden. Da der Farbtonschwellenwert und der Sättigungsschwellenwert in Übereinstimmung mit den zweiten Kandidatenschattenbereichen berechnet werden, ändern sie sich abhängig von der Szene. Unter Verwendung der einzelnen isolierten Pixelpunkte und Nachbarschaftsinformationen können die durch eine plötzliche Beleuchtungsänderung verursachten Interferenzen verringert werden, um die Fehlerkennungen zu reduzieren und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.
Bevorzugt ist das Verfahren zur Gradientenerkennung wie folgt:

Dabei steht ∇_I für den horizontalen Gradientenwert des Pixelpunkts, ∇_y für den vertikalen Gradientenwert des Pixelpunkts, ∇ für den Gradientenwert des Pixelpunkts, θ für den Winkelwert, $c (\nabla_{i}^{j})$
für den Gradientenwert eines in dem aktuellen Rahmen befindlichen Pixelpunkts in einem Farbkanal, $B (\nabla_{i}^{j})$
für den Gradientenwert eines in dem Hintergrundrahmen befindlichen entsprechenden Pixelpunkts in demselben Farbkanal, φ_m für den Gradientenschwellenwert, $c (θ_{i}^{j})$
für den Winkelwert eines in dem aktuellen Rahmen befindlichen Pixelpunkts in einem Farbkanal, $B (θ_{i}^{j})$
für den Winkelwert eines in dem Hintergrundrahmen befindlichen entsprechenden Pixelpunkts in demselben Farbkanal und φ_d für den Winkelschwellenwert;
Wenn der Durchschnittswert aller Gradientendifferenzwerte zwischen allen Pixelpunkten in dem aktuellen Rahmen und den entsprechenden Pixelpunkten in dem Hintergrundrahmen in dem roten, grünen und blauen Kanal kleiner als der Gradientenschwellenwert ist und der Durchschnittswert aller Winkeldifferenzwerte zwischen allen Pixelpunkten in dem aktuellen Rahmen und den entsprechenden Pixelpunkten in dem Hintergrundrahmen in dem roten, grünen und blauen Kanal kleiner als der Winkelschwellenwert ist, befindet sich der Gradientenerkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche in dem Bereich des Gradientenschwellenwerts, wobei der Ausgabewert 1 beträgt; sonst
überschreitet der Gradientenerkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche den Bereich des Gradientenschwellenwert, wobei der Ausgabewert 0 beträgt. In Übereinstimmung mit dem Ausgabewert von 1 oder 0 kann es beurteilt werden, ob der Gradientenerkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche sich in dem Bereich des Gradientenschwellenwerts befindet.

Bevorzugt stellt die vorliegende Anmeldung weiterhin ein Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild zur Verfügung, wobei das Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild zumindest das Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild gemäß 1 bis 5 umfasst. Insbesondere umfasst das Verfahren nach Auswählen der Schattenbereiche weiterhin die folgenden Schritte:

Erfassen eines Vordergrundrahmens aus den Quellendaten;
Entfernen der Schattenbereiche in dem aktuellen Rahmen durch die Mittelwertfilterung und die Lochfüllung im Zusammenhang mit dem Vordergrundrahmen.

Da das Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild das Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild gemäß 1 bis 5 verwendet, sind die erkannten Schattenbereiche sehr genau, nach dem Hinzufügen der Nachbearbeitungsalgorithmen wie der Mittelwertfilterung und Lochfüllung kann eine Abscheidung der Schattenbereiche von dem Überwachungsziel erreicht werden, und nach dem Beseitigen der Störung der Schattenbereiche sind die Form und die Kontur des Überwachungsziels relativ vollständig und genau, wodurch dem weiteren Identifizieren und Kategorisieren und anderen Mustererkennungsalgorithmen genaue wirksame Daten zur Verfügung gestellt werden.
Bevorzugt stellt die vorliegende Anmeldung weiterhin ein Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild zur Verfügung, um das obige Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild zu realisieren. Das Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild umfasst hauptsächlich: ein Extraktionsmodul, ein Erfassungsmodul für die ersten Kandidatenschattenbereiche, ein Erfassungsmodul für die zweiten Kandidatenschattenbereiche, ein erstes Berechnungsmodul, ein Schwellenwertschätzungsmodul, ein zweites Berechnungsmodul und ein Schattenberei chsauswahlmodul.
Das Extraktionsmodul wird zum Erfassen eines aktuellen Rahmens, eines Hintergrundrahmens oder eines Vordergrundrahmens aus den Quellendaten verwendet.
Das Erfassungsmodul für die ersten Kandidatenschattenbereiche wird zum Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen verwendet, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist.
Das Erfassungsmodul für die zweiten Kandidatenschattenbereiche wird dazu verwendet, einen Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche zu berechnen und die ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche auszuwählen.
Das erste Berechnungsmodul wird zum Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche verwendet.
Das Schwellenwertschätzungsmodul wird dazu verwendet, einen entsprechenden Schattenschwellenwert, Farbtonschwellenwert und Sättigungsschwellenwert und Gradientenschwellenwert des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche zu schätzen.
Das zweite Berechnungsmodul wird zum Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche verwendet.
Das Schattenbereichsauswahlmodul wird dazu verwendet, einen ersten Kandidatenschattenbereich, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich auszuwählen
Zusammenfassend gesagt, werden bei dem Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, dem Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild und dem Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild unter Verwendung des Schattenerkennungsverfahrens für ein Überwachungsvideobild in einer Ausführungsform der vorliegenden Anmeldung im Vergleich zum Stand der Technik zuerst die ersten Kandidatenschattenbereiche (grobe Schattenkandidatenbereiche) erfasst, und ein kleiner Teil der wahren zweiten Kandidatenschattenbereiche wird aus den ersten Kandidatenschattenbereichen extrahiert und zum Schätzen der Schwellenparameter der drei nachfolgenden Schattendetektoren verwendet, dann werden auf dem Prinzip der Texturkonsistenz und Chrominanzkonstanz zwischen den Schattenbereichen und den entsprechenden Hintergrundbereichen basiert die drei Schattendetektoren verwendet, um relativ genaue Schattenbereiche parallel aus den ersten Kandidatenschattenbereichen zu extrahieren, anschließend werden alle relativ genaue Schattenbereiche gemeinsam gefiltert, um genauere Schattenbereiche zu erhalten. Aufgrund dessen haben die mit dem Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild gemäß der vorliegenden Anmeldung erfassten Schattenbereiche eine signifikante Erkennungswirkung für die Schattenbereiche eines sich im Bewegungszustand befindlichen Überwachungsziels in meisten häufig vorkommenden Innenszenen, und die erkannten Schattenbereiche sind ziemlich genau. Darüber hinaus kann der Algorithmus als ein separates Modul für die Überwachungsszene verwendet werden, im Zusammenhang mit den Hintergrundmodellierungs- oder Hintergrunddifferenzalgorithmen kann der Algorithmus auf der Grundlage, dass ein Videorahmen (aktueller Rahmen), Vordergrundrahmen und Hintergrundrahmen in Echtzeit erhalten werden, realisiert und verwendet werden, um den Einfluss der Schatten auf die Integrität des Ziels zum höchsten Grad zu verringern, wodurch das nach dem Entfernen der Schattenbereiche erhaltene Überwachungsziel relativ genau und vollständig ist, was förderlich für die Überwachung des Überwachungsziels ist.
Obwohl die optionalen Ausführungsformen der vorliegenden Anmeldung wie oben erläutert sind, ist die vorliegende Anmeldung nicht darauf beschränkt. Der Fachmann auf dem technischen Gebiet der vorliegenden Anmeldung können ohne Abweichung von dem Gedanken und Umfang der vorliegenden Anmeldung verschiedene Änderungen und Modifikationen durchführen. Aufgrund soll der Schutzumfang der vorliegenden Anmeldung durch die Ansprüche definiert werden.

Claims

Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, dadurch gekennzeichnet, dass das Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild die folgenden Schritte umfasst: S10: Erfassen eines aktuellen Rahmens und eines Hintergrundrahmens aus den Quellendaten; S20: Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist; S30: Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche; S40: Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche; S50: Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche; S60: Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche; S70: Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich.
Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt S10 weiterhin ein Vordergrundrahmen aus dem Quellendaten erfasst wird; wobei der Schritt S20 weiterhin die folgenden Schritte umfasst: S201: Berechnen der Helligkeit der jeweiligen Bereiche in dem aktuellen Rahmen und dem Hintergrundrahmen und Auswählen eines Bereichs in dem aktuellen Rahmen, dessen Helligkeit niedriger als die Helligkeit eines entsprechenden Bereichs in dem Hintergrundrahmen ist, als erster Bereich; S202: Berechnen von drei ersten Verhältniswerten der Spektralfrequenzen zwischen dem ersten Bereich und einem dem ersten Bereich entsprechenden zweiten Bereich in dem Hintergrundrahmen jeweils im roten, grünen und blauen Farbkanal und Berechnen von drei zweiten Verhältniswerten der Spektralfrequenzen zwischen einem dem ersten Bereich entsprechenden dritten Bereich in dem Vordergrundrahmen und dem zweiten Bereich jeweils im roten, grünen und blauen Kanal; S203: Auswählen eines ersten Bereichs, in dem der Differenzwert zwischen dem ersten Verhältniswert und dem zweiten Verhältniswert kleiner als ein zweiter Schwellenwert ist, als ein erster Kandidatenschattenbereich.
Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt S202 das Verfahren zum Berechnen von drei ersten Verhältniswerten jeweils wie folgt ist: $\begin{matrix} Ψ= \frac{C_{b} / C_{g}}{B_{b} / B_{g}}, & Ψ_{g} = \frac{C_{b} / C_{r}}{B_{b} / B_{r}}, & Ψ_{b} = \frac{C_{g} / C_{r}}{B_{g} / B_{r}} \end{matrix}$
wobei Ψ_r für den ersten Verhältniswert der Spektralfrequenzen in dem roten Kanal, Ψ_g für den ersten Verhältniswert der Spektralfrequenzen in dem grünen Kanal, und Ψ_b für den ersten Verhältniswert der Spektralfrequenzen in dem blauen Kanal steht; und wobei C_r für die Spektralfrequenz des aktuellen Rahmens in dem roten Kanal, C_g für die Spektralfrequenz des aktuellen Rahmens in dem grünen Kanal und C_b für die Spektralfrequenz des aktuellen Rahmens in dem blauen Kanal steht; und wobei B_r für die Spektralfrequenz des Hintergrundrahmens in dem roten Kanal, B_g für die Spektralfrequenz des Hintergrundrahmens in dem grünen Kanal und B_b für die Spektralfrequenz des Hintergrundrahmens in dem blauen Kanal steht.
Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Berechnen des Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus die folgenden Schritte umfasst: Berechnen eines Berechnungswerts des lokalen ternären Modus aller Pixelpunkte in den ersten Kandidatenschattenbereichen oder den zweiten Kandidatenschattenbereichen in dem aktuellen Rahmen; Berechnen eines Berechnungswerts des lokalen ternären Modus für jeden entsprechenden Pixelpunkt mit gleicher Position in dem Hintergrundrahmen; Berechnen der Anzahl der Pixelpunkte in den ersten Kandidatenschattenbereichen oder den zweiten Kandidatenschattenbereichen in dem aktuellen Rahmen mit einem gleichen Berechnungswert des lokalen ternären Modus wie die entsprechenden Pixelpunkte in dem Hintergrundrahmen, wobei die Anzahl der Pixelpunkte als Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus verwendet wird.
Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass das Berechnen des Berechnungswerts des lokalen ternären Modus zumindest die folgenden Schritte umfasst: Einstellen eines Rauschtoleranzwerts; Vergleichen des Graustufenwerts der die Pixelpunkte umgebenden jeweiligen Nachbarschaftspixelpunkte mit dem Graustufenwert der Pixelpunkte; wenn der Differenzwert zwischen den Graustufenwerten eines Nachbarschaftspixelpunkts und des Pixelpunkts kleiner als der Rauschtoleranzwert ist, wird der Nachbarschaftspixelpunkt als ein erster Wert markiert; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts größer oder gleich der Summe zwischen dem Graustufenwert des Pixelpunkts und dem Rauschtoleranzwert ist, wird der Nachbarschaftspixelpunkt als ein zweiter Wert markiert; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts kleiner oder gleich der Differenzwert zwischen dem Graustufenwert des Pixelpunkts und dem Rauschtoleranzwert ist, wird der Nachbarschaftspixelpunkt als ein dritter Wert markiert; Zusammensetzen eines ersten Arrays aus dem durch alle Nachbarschaftspixelpunkte markierten ersten Wert, zweiten Wert und dritten Wert in einer ersten Reihenfolge; Vergleichen des Graustufenwerts jedes Nachbarschaftspixelpunkts mit dem Graustufenwert eines anderen Nachbarschaftspixelpunkts, der am weitesten vom Nachbarschaftspixelpunkt entfernt ist; wenn der Differenzwert zwischen den Graustufenwerten von zwei Nachbarschaftspixelpunkten keiner als der Rauschtoleranzwert ist, wird der erste Wert gebildet; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts größer oder gleich der Summe zwischen dem Graustufenwert eines anderen Nachbarschaftspixelpunkts, der am weitesten von dem Nachbarschaftspixelpunkt entfernt ist, und dem Rauschtoleranzwert ist, wird der zweite Wert gebildet; wenn der Graustufenwert eines Nachbarschaftspixelpunkts kleiner oder gleich dem Differenzwert zwischen dem Graustufenwert eines anderen Nachbarschaftspixelpunkts, der am weitesten von dem Nachbarschaftspixelpunkt entfernt ist, und dem Rauschtoleranzwert ist, wird der dritte Wert gebildet; Zusammensetzen eines zweiten Arrays aus allen gebildeten ersten Werten, zweiten Werten und dritten Werten in einer zweiten Reihenfolge; Überlagern des ersten Arrays und des zweiten Arrays und Bilden eines Berechnungswerts für den lokalen ternären Modus.
Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Pixelpunkt und die mehreren Nachbarschaftspixelpunkte in einem Neun-Quadrat-Gittermuster angeordnet sind, wobei der Pixelpunkt in der Peripherie 8 Nachbarschaftspixelpunkte, die um den Pixelpunkt herum angeordnet sind, umfasst.
Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren zum Erkennen des Farbtons und der Sättigung wie folgt ist:
wobei $C_{i}^{h}$
für den Farbtonwert des Pixelpunkts in dem aktuellen Rahmen, $B_{i}^{h}$
für den Farbtonwert des Pixelpunkts in dem Hintergrundrahmen, $C_{i}^{s}$
für den Sättigungswert des Pixelpunkts in dem aktuellen Rahmen, $B_{i}^{s}$
für den Sättigungswert des Pixelpunkts in dem Hintergrundrahmen; τ_h für den Farbtonschwellenwert und τ_s für den Sättigungsschwellenwert steht; wenn der Farbtondurchschnittswert der ersten Kandidatenschattenbereiche kleiner als der Farbtonschwellenwert und der Sättigungsdurchschnittswert kleiner als der Sättigungsschwellenwert ist, beträgt der Ausgabewert des Farbtonerkennungswerts und Sättigungserkennungswerts der ersten Kandidatenschattenbereiche in dem Bereich des Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts 1; sonst überschreitet der Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche den Bereich des Farbton- und Sättigungsschwellenwerts, wobei der Ausgabewert 0 beträgt.
Schattenerkennungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren zur Gradientenerkennung wie folgt ist:

wobei ∇_I für den horizontalen Gradientenwert des Pixelpunkts, ∇_y für den vertikalen Gradientenwert des Pixelpunkts, V für den Gradientenwert des Pixelpunkts, θ für den Winkelwert, $C (\nabla_{i}^{j})$
für den Gradientenwert eines in dem aktuellen Rahmen befindlichen Pixelpunkts in einem Farbkanal, $B (\nabla_{i}^{j})$
für den Gradientenwert eines in dem Hintergrundrahmen befindlichen entsprechenden Pixelpunkts in demselben Farbkanal, φ_m für den Gradientenschwellenwert, $C (θ_{i}^{j})$
für den Winkelwert eines in dem aktuellen Rahmen befindlichen Pixelpunkts in einem Farbkanal, $B (θ_{i}^{j})$
für den Winkelwert eines in dem Hintergrundrahmen befindlichen entsprechenden Pixelpunkts in demselben Farbkanal und φ_d für den Winkelschwellenwert steht; wenn der Durchschnittswert aller Gradientendifferenzwerte zwischen allen Pixelpunkten in dem aktuellen Rahmen und den entsprechenden Pixelpunkten in dem Hintergrundrahmen in dem roten, grünen und blauen Kanal kleiner als der Gradientenschwellenwert ist und der Durchschnittswert aller Winkeldifferenzwerte zwischen allen Pixelpunkten in dem aktuellen Rahmen und den entsprechenden Pixelpunkten in dem Hintergrundrahmen in dem roten, grünen und blauen Kanal kleiner als der Winkelschwellenwert ist, befindet sich der Gradientenerkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche in dem Bereich des Gradientenschwellenwerts, wobei der Ausgabewert 1 beträgt; sonst überschreitet der Gradientenerkennungswert der ersten Kandidatenschattenbereiche den Bereich des Gradientenschwellenwert, wobei der Ausgabewert 0 beträgt.
Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild, dadurch gekennzeichnet, dass das Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild zumindest die folgenden Schritte zum Realisieren des Schattenerkennungsverfahrens für ein Überwachungsvideobild umfasst: S10: Erfassen eines aktuellen Rahmens und eines Hintergrundrahmens aus den Quellendaten; S20: Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist; S30: Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche; S40: Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche; S50: Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche; S60: Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche; S70: Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich.
Schattenentfernungsverfahren für ein Überwachungsvideobild nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren nach Auswählen der Schattenbereiche weiterhin die folgenden Schritte umfasst: Erfassen eines Vordergrundrahmens aus den Quellendaten; Entfernen der Schattenbereiche in dem aktuellen Rahmen durch die Mittelwertfilterung und die Lochfüllung im Zusammenhang mit dem Vordergrundrahmen.
Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild, dadurch gekennzeichnet, dass das Schattenerkennungssystem für ein Überwachungsvideobild Folgendes umfasst: ein Extraktionsmodul zum Erfassen eines aktuellen Rahmens, eines Hintergrundrahmens oder eines Vordergrundrahmens aus den Quellendaten; ein Erfassungsmodul für die ersten Kandidatenschattenbereiche zum Erfassen erster Kandidatenschattenbereiche aus dem aktuellen Rahmen, wobei die Helligkeit der ersten Kandidatenschattenbereiche niedriger als die Helligkeit der entsprechenden Bereiche in dem Hintergrundrahmen ist, ein Erfassungsmodul für die zweiten Kandidatenschattenbereiche zum Berechnen eines Schattenerkennungswerts des lokalen ternären Modus aller ersten Kandidatenschattenbereiche und Auswählen der ersten Kandidatenschattenbereiche, deren Schattenerkennungswert des lokalen ternären Modus größer als ein erster Schwellenwert ist, als zweite Kandidatenschattenbereiche; ein erstes Berechnungsmodul zum Berechnen eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts der jeweiligen zweiten Kandidatenschattenbereiche; ein Schwellenwertschätzungsmodul zum Schätzen eines entsprechenden Schattenschwellenwerts, Farbtonschwellenwerts und Sättigungsschwellenwerts und Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus in Übereinstimmung mit dem ermittelten Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus der zweiten Kandidatenschattenbereiche; ein zweites Berechnungsmodul zum Berechnen eines Schattenerkennungswerts, eines Farbtonerkennungswerts und eines Sättigungserkennungswerts und eines Gradientenerkennungswerts des lokalen ternären Modus der jeweiligen ersten Kandidatenschattenbereiche; ein Schattenbereichsauswahlmodul zum Auswählen eines ersten Kandidatenschattenbereichs, dessen Schattenerkennungswert, Farbtonerkennungswert und Sättigungserkennungswert und Gradientenerkennungswert des lokalen ternären Modus sich jeweils in dem Bereich des Schattenschwellenwerts, des Farbtonschwellenwerts und des Sättigungsschwellenwerts und des Gradientenschwellenwerts des lokalen ternären Modus befinden, als Schattenbereich.