基于單幅圖像陰影檢測與去除算法的研究.pdf

1、通常在獲取圖像時，由于陰影的作用及影響，會使圖像存在不同程度的降質現象。陰影是一種由成像條件引起的降質現象，它使目標反映的信息量缺損或受到干擾，削弱圖像中的光學信息，降低圖像的解譯精度和速度，嚴重影響圖像的各種定量分析和應用。陰影是由于光源被物體遮擋而產生的，意味著圖像信息的損失會對后續(xù)的圖像匹配、模式識別、地物提取等工作產生影響，因此對圖像中的陰影進行研究與處理是十分有必要的。
　　本文主要研究基于單幅圖像陰影檢測與去除的算法，

2、重點介紹基于陰影特征的方法進行陰影去除。首先論述陰影去除算法的背景及意義，國內外各種陰影檢測與去除算法的研究現狀;然后介紹了圖像成像的理論知識及陰影的類型和性質。陰影性質是陰影檢測算法的理論依據，本文借鑒了比率圖方法中亮度信息在陰影檢測中尤為重要的思想，考慮到陰影區(qū)域的面積通常是比較大的連通區(qū)域，陰影區(qū)域與非陰影區(qū)域相比具有較低的亮度值的特點，提出了一種結合亮度平均值和區(qū)域生長的陰影檢測算法。這種算法首先需要對RGB空間的陰影圖像做前期

3、預處理，進一步得到對比度增強的灰度圖像;然后對灰度圖像進行二值化后，基于二值圖像對陰影中心進行粗糙定位，從而計算出陰影中心在HSI空間的亮度平均值;最后由得到的亮度平均值和陰影中心點，對陰影區(qū)域做區(qū)域生長和邊緣膨脹后得到最終的陰影區(qū)域。該算法既利用了圖像陰影中心位置的亮度信息，又利用了圖像陰影中心位置的顏色信息，使陰影檢測的結果與真實陰影區(qū)域更加接近，提高了算法的自動檢測的精度。最后通過仿真實驗對本文算法的有效性進行了驗證。
　　

4、陰影檢測是進行陰影去除的必備前提條件，陰影去除算法的最終結果直接依賴于檢測到的陰影區(qū)域的好壞。在傳統陰影檢測方法的基礎上提出了一種新穎的算法—基于子區(qū)域匹配的陰影去除算法。通過紋理分割和匹配，將陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域分成不同的子區(qū)域，再通過匹配子區(qū)域對實現自適應光照轉移。這一算法不僅能夠對復雜紋理以及亮度條件的陰影圖像進行處理，還能夠使陰影區(qū)域中像素點的顏色、亮度、紋理恢復到非陰影區(qū)域正常光照的效果，周圍場景的表現更為連續(xù)。實驗結果表明本