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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)