单幅航空影像中云阴影的自动去除

云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.     

基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计

建筑物、树木和山脉等遮挡光线,可能使航拍影像中出现阴影.而阴影区域的存在可能影响图像后续处理,导致重要信息丢失.本系统旨在设计自动检测航拍影像中阴影区域并将其去除的系统,选择并搭建基于水平集航拍影像阴影检测算法的进行系统设计.系统主要功能包括：图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除.     

基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

改进的HIS阴影去除算法研究及实现

在智能交通视频监控系统中,户外环境下目标物体阴影的存在会导致许多问题。为此,本文提出了一种基于颜色特征的车影去除改进方法,通过比较阴影存在前后的场景点在HSI空间中亮度畸变和色度、饱和度畸变的夹角的分布规律,达到检测和去除车辆阴影的目的并通过DSP系统实现。仿真结果表明本算法速度快,可信度高,明显降低了阴影对交通监控中目标检测的影响,并提高了算法的通用性。     

基于多层码书模型的运动阴影检测算法

在实际监控场景中,运动阴影的存在将对目标检测的准确性产生直接影响.针对此问题,本文提出了一种采用三层码书模型以此来提高阴影检测识别率的算法.该算法首先通过传统码书模型获取前景,然后对前景部分建立备选码书模型,再从备选码书中提取出具备阴影特质的点,构建阴影码书模型,最后通过该模型去除运动阴影.实验结果表明,与传统算法相比,该算法对阴影检测识别率有较大的提高.同时,通过对不同场景的对比,结果说明该算法具备良好的鲁棒性.     

基于彩色模型的遥感影像阴影检测

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间。根据阴影区域高色调值、低亮度值和高饱和度的特性,定义M=(S-V)/(H+S+V)。利用光谱比技术和中值滤波,得到初步的阴影区域。其次依据散射理论对蓝光的影响,以及彩色不变特征,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测。为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算,并结合小区域去除和数学形态学处理,进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验。结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和同态滤波检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

一种运动车辆阴影去除的新算法

文章提出一种改进运动车辆阴影去除新算法,首先通过帧差获得车辆和阴影的轮廓图像,然后对轮廓点应用离散K-L变换解除R、G、B分量的相关性,并运用颜色聚类检测出阴影区域,最后用帧差法产生的运动车辆图像与获得的阴影图像差分得到去除阴影的运动车辆,实验表明该方法能够更好地实现运动车辆阴影的去除。     

基于GF-1影像的城市高大地物的阴影检测方法

对阴影信息的研究是高分辨率遥感影像研究的重要问题,但是,在高分辨率遥感影像中,水体、暗色植被和偏蓝色地物会影响阴影检测精度,基于HSV色彩空间与主成分变换法,文中提出了一种检测阴影的阴影指数PSI。选择两个试验区,采用主成分变换法与PSI进行阴影区域检测并对检测结果进行比较分析,结果表明,在没有深色地物的情况下,PSI能够有效的区分阴影区域与水体、暗色植被和偏蓝色地物。在有人工草坪的情况下,PSI能够有效的区分人工草坪与阴影区域。在有深色地物的情况下,对HSV色彩空间中的V分量利用直方图阈值法对阴影区域进行检测,分离后的阴影区域中不包含深色地物,对PSI指数检测阴影的结果与V分量检测的阴影结果进行逻辑与运算,得到目标阴影区域;最后对阴影提取结果进行小区域去除和形态学滤波等后处理。实验结果表明,该方法针对GF-1影像具有良好的适用性,能精确并且快速地检测出阴影区域。     

一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.     

基于光照不变性模型的阴影去除方法

提出了一种新的基于光照不变性模型的阴影消除方法。首先对二维光照不变性图像恢复阴影,再利用基于互信息的图像融合去除运动目标的投影,最后通过图像镜像消除边界条件的制约,改善阴影去除效果。实验结果表明,该方法能够有效地消除运动目标的阴影。     

混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测

针对现有阴影检测算法参数众多,需要训练参数或者手动设置阈值的缺点.文章提出一种基于HSV颜色信息的自适应阈值阴影检测方法,并利用最大熵阈值分割实现自适应阈值阴影检测.实验表明,该方法能够准确地检测出阴影,鲁棒性强.     

基于互相关系数和交叉投影的车辆阴影消除

在交通视频监控系统中,运动车辆存在的阴影严重影响了系统的检测效果,而单一的阴影消除算法不能有效地消除阴影。为解决该问题,提出了一种分两步完成的运动车辆阴影消除方法。该方法首先利用阴影和背景亮度之间的互相关系数进行初步阴影消除,然后根据车辆近似为矩形区域的特点采用垂直-水平交叉投影的方法确定车辆/阴影间的分割线。实验结果表明该方法能有效地消除车辆阴影。     

基于Shadow Volume的场景阴影渲染方法

基于传统shadow volume方法提出一种改进算法, 该算法通过采用基于八叉树的阴影体筛选策略和基于z值的阴影淡出策略解决了传统shadow volume算法对大场景效率较低的问题. 实验结果表明, 改进方法能有效减少需要渲染的阴影体数量, 提高阴影渲染效率, 同时保证较好的画面效果.     

一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法

针对计算机视觉处理系统中,阴影会严重影响到对目标的跟踪、识别和图像场景的理解的问题,提出了一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法并给出了与不同色彩空间的实验对比结果.该算法将分割出的运动目标与背景在亮度和色度进行对比,从而区分出运动目标和运动阴影.实验证明,与其他的阴影检测的算法相比,该方法具有更高的准确性和更快的检测速度.     

视频序列中运动目标影子去除方法

针对固定场景的运动目标检测问题,本文提出了一种具有实际应用价值的阴影去除方法。该方法通过背景差分方法分割出运动目标及其可能存在的阴影,采用8邻域灰度聚类算法检测出阴影。最后,去除阴影并分割运动目标。实验验证了该方法的有效性。     

基于小波系数及光学特征的车辆阴影检测

为消除投射阴影对检测交通实景图中行驶车辆的干扰,从阴影区域的图像特征入手,在对实景图与背景图实施“商比例”处理的基础上,提出了基于小波系数分布特征及阴影光学特征的车辆阴影滤除两步法．首先通过对高、低频带小波系数分析,提取出符合阴影特征的小波系数,重构运算后得到准阴影图;然后通过构造基于光学不变性的识别判据,成功识别出虚假阴影区．实验结果表明,本文方法对汽车对象的颜色、大小及阴影的投射方向没有特殊要求,阴影平均检出率超过92％,平均误检率低于3％,且速度较快;与汽车对象同画面行驶的自行车及行人阴影也受到有效抵制和滤除;在适用性、有效性和处理速度等方面反映出较优的品质．     

基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法

对单幅阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块检测出阴影轮廓,然后提出一种融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果,验证了本文算法的有效性,通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明,本文算法较参考算法的检测性能更优。