2025【数字图像中物体阴影自动去除方法设计与实现7700字】.docVIP

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数字图像中物体阴影自动去除方法设计与实现

目录

TOC\o1-2\h\u47671绪论 1

295001.1研究背景 2

37871.1.1阴影的存在及成因 2

171811.2阴影消除方法发展与现状 3

50212基于统计特征的阴影建模 3

47142.1阴影特征分析 3

233082.1.1RGB颜色空间 3

123442.2阴影建模 7

268593基于统计模型的前景阴影消除 9

14983.1前景检测算法 9

191743.2基于模型的阴影消除算法 11

54784仿真实验 12

249415结论 13

208535.1研究的结论 13

166285.2本文的主要工作和不足 14

16359参考文献 14

摘要：当物体将光源阻挡后就产生了阴影，它使得图像的信息缺失或不能完整反应出来。阴影不仅使图像质量下降，而且也影响了图像的后期处理工作。因此，如何去除数字图像中的阴影，是很有意义的工作。本文所做工作如下：首先，对数据图像阴影去除的相关方法和技术进行了研究和探讨，阐述了阴影去除的产生背景，分析其发展过程；其次，以此为基础，讨论了数字图像中阴影模型的建立方法；再次，在建模的基础上，对多种现有阴影去除算法进行了深入研究；最后，通过仿真验证了算法的有效性。

关键词：阴影检测；阴影去除；高斯模型；阴影特征

1绪论

1.1研究背景

1.1.1阴影的存在及成因

阴影在自然界中，是一种较为普遍发生的现象，我们日常生活中也极其常见，因此，图像中也是大概率会存在阴影的，阴影对于目标的识别、定位、匹配等都有着不利的影响，计算机在处理该问题中可能造成误判等情况。阴影的存在使图像的处理工作难度增加，所以对于图像中的阴影进行识别和有效地去除有实际意义。综上，需要对去除算法开展必要的研究工作。

阴影产生，不仅与环境中光强度有关，而且跟所遮挡的物体自身透明度有关，并且与地貌纹理也息息相关。光强度高低可直接对阴影产生影响，两者是正相关。因此，阴影强弱与光源有重要关系。阴影的存在，可能造成被研究的部分强度受到干扰，但一般色度变化不大[2][3]。

1.1.2阴影的检测与消除

在应用视觉领域中，图像在进行处理时，对运动目标进行检测工作，并且进行有效的分割，是我们进行研究的核心。针对运动物体来说，由于阴影的成因可知，阴影与其的运动特性一致，因此，在物体处于动态下，对其进行检测，还不能有效地对阴影进行去除。需要指出的是，阴影通过投影后，会导致物体的运动状态和尺寸发生变化，使检测不易进行，容易产生误判或错误识别，给研究工作造成不良的影响。为了排除上述干扰，对于运动物体，要尽可能精准地进行检测工作，将阴影去除掉，以保障运动物体能够被正确精准地进行描述。

当前，在进行阴影检测的相关工作中，可根据模型和特征的不同，采用不同的方法进行检测，根据模型方法，是通过按照场景、光照等情况，通过建模模拟真实的情况，建模参照所需的目标要求，给定其位置、光照强度、角度等，可得到较为精准的阴影情况，而根据特征方法则是在了解阴影和背景的光谱特征前提下，开展检测工作。

1.1.3研究图形处理中阴影消除的目的和价值

图像在进行处理时，较为重要的就是完成阴影消除这一工作内容。当前，对于图像信息处理的需求较大，以数字图像处理来说，其为交叉管理学科。在当前智能化技术逐步发展的环境下，该领域也是发展迅猛，随着需求的增多，越来越多的研究也在进行，在服务领域中，其已经开始进行了应用，图像信号处理可以理解为，让计算机进行相关图像分析的学习工作，从而能够完成图像处理工作，得到所需的结果。能够处理图像，也就是对数字图像进行处理，最终得到想要的处理后的结果。只是想将早期的图形质量进行一定程度的优化和改善，主要以人的角度来进行处理，目的是满足人的视觉感受，美化图像。

在航空航天领域，数字图像的处理技术的运用十分广泛，生物医学上对图像处理要求也较高，需要相关技术配合，在工业检测方面，也能得到实际的应用。

信息技术的不断发展，已经带给我们较为智能化的生活，对于数字图像数据处理更是有了新的变革，相信随着技术的不断开发，其必将在人类生活中起到更多的影响，使人们享受更加美好的生活。

1.2阴影消除方法发展与现状

计算机相关技术的迅猛发展，结合其他学科的理论知识，对于数字图像处理的相关工作已经较为完善，但对于阴影去除这一领域的工作还存在些许不足，因其是对视觉信号进行处理，这种感官的处理方法还有待加强。图像为彩色，在处理阴影的过程中，干扰项很多，处理后图像的品质受损，在此种情况下，我们可知，阴影消除的