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单张图像的阴影检测与去除
图像中的阴影会给计算机视觉图像包含的信息产生影响,导致图像的质量
变差,并且导致图像分割、物体检测、边缘检测等任务的结果不理想,严重影
响了计算机视觉图像处理算法的性能。本文提供了一种基于HSI空间的阴影检
法,以及2种阴影去除方法,包括:基于积分的方法和基于光照变化表面
的方法。通过实验分析几个算法的性能。
:阴影检测阴影去除,HSI颜色模型
1介绍
本文主要根据已有的一些模型,然后根据自己对算法的理解做了一些改
进或者简化,在一些原未提及的细节上用自己想出的方法实现。以下详细
介绍了采用的阴影检法,阴影去除算法的模型与实现,据此得到的实验结
果,进行分析与总结。
2算法/模型
2.1阴影检法
本文使用的方法是由WenxuanShi等,首先将输入图像从RGB颜色
空间转换到HSI颜色空间,这边的HSI颜色空间不是传统的模型,对色调(H)的
计算进行了一些修改。然后通过色调和亮度的比例图,再通过Otsu的阈值方法
获得阴影候选区和非阴影区域。
1
2.1.1改造的HSI颜色模型
根据Tsai算法,利用色调和亮度的比值图的方法,比较HSI,
HSV,HCV,YIQ和yCbCr颜色模型中,HSI的模型具有最佳的阴影检测性能。
下面给出将RGB颜色模型转换为HSI颜色模型的等式:
111
333
IR
−6−6−6
√√√
[V1]=[G]
V2663B
1−2
0
(66)
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