1.消除阴影和高亮噪声的双梯柱体码本前景检测方法，采用双梯柱体码本模型，颜色空间采用YUV颜色模型，记为DTCC_YUV，模型下部构造成正立的梯柱体，形成阴影检测区域；模型上部构造成倒立的梯柱体，形成高亮噪声检测区域；模型中部构造成圆柱体，形成主体背景检测区域；所述方法包括模型构建和背景减除两个阶段：模型构建阶段的算法步骤为：

第(1)步：每个像素的码本 每个码本含有的码字数L←0；

第(2)步：设t为时刻，t=1；

第(3)步：若t<=N为真，则转第(4)步；否则，转第(9)步；

第(4)步：对于像素的一个观察值xt=(Yt,Ut,Vt)，在码本C中基于匹配函数寻找匹配的码字ci；

第(5)步：若码本 or码本 但没有找到匹配的码字，则转第(6)步；否则，转第(7)步；

第(6)步：L←L+1；创建一个新码字cL←；转第(8)步；

第(7)步：更新匹配的码字ci=为ci←；转第(8)步；

第(8)步：t=t+1；转第(3)步；

第(9)步：针 对 码 本C中 的每 个 码 字ci(i=1to L)，更 新 码字ci的 码 元λi←max{λi,N-qi+pi-1}，删除码元λi>N/2的码字ci；

第(10)步：结束；

背景减除阶段的算法步骤为：

第(1)步：设t为时刻，t=1；

第(2)步：若t<=N为真，则转第(3)步；否则，转第(8)步；

第(3)步：对于像素的一个观察值xt=(Yt,Ut,Vt)，在码本C中基于匹配函数寻找匹配的码字ci；

第(4)步：若码本 or码本 但没有找到匹配的码字，则转第(5)步；否则，转第(6)步；

第(5)步：像素为前景；转第(7)步；

第(6)步：像素为背景；更新匹配的码字ci=为ci←；转第(7)步；

第(7)步：t=t+1；转第(2)步；

第(8)步：结束:

以上表达式中各参数和算符的意义为：

设视频中同一位置的像素在不同时刻的观察值序列：X={x1,x2,L,xN}，xt为视频t时刻的一个像素观察值；DTCC_YUV模型基于YUV颜色模型，为每个像素建立一个码本C={c1,c2,L,cL}，每个码本含有L个码字ci，码字结构设计为一个8元组：ci= (1)式中：i为码字序号；ci为码本中的码字；Ymin,i,Ymax,i分别为匹配码字的像素的Y分量的最小和最大值；μU,i,μV,i分别为匹配码字的像素的U、V分量的均值；fi为匹配码字的像素的个数，即匹配成功的次数；λi为码字未成功匹配的最大时间间隔；pi,qi分别为码字第一次和最后一次成功匹配的时刻。

2.根据权利要求1所述之消除阴影和高亮噪声的双梯柱体码本前景检测方法，所述模型构建阶段和背景减除阶段码字的更新方法为：式中：t为时刻，该时刻待匹配像素的观察值为xt=(Yt,Ut,Vt);模型的匹配函数设计为：

式中：vi为码字中的二维均值向量，vi=(μU,i,μV,i)；δ为xt在UV平面上的投影与vi的差的模，定义为如式(4)所示；d为距离阈值，定义为:式中：ε为检测阈值，一般取3≤ε≤10；Ylow=αYmax,i， α为先验参数且α<1，一般取0.4≤α≤0.7，β为先验参数且β>1，一般取1.1≤β≤1.5；

γ和ζ为梯柱体斜边的倾角，一般取2π/9≤γ≤4π/9，0≤ζ≤π/4。