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.     

彩色航空影像中的建筑物阴影提取

在彩色航空影像中,建筑物阴影能提供大量关于建筑物形状、位置等相关信息。提出了一种基于特性的自动提取建筑物阴影的方法,以获取彩色航空影像中建筑物阴影的形状信息。利用可分离亮度和色调的颜色模型（包括HSV、YIQ、YCbCr颜色模型）提取彩色航空影像中的建筑物阴影,并利用数学形态学处理阴影分割图像。试验结果表明该方法是行之有效的。     

遥感影像的云及其阴影覆盖区光谱重构

以往遥感影像的云及其阴影去除方法侧重于受遮盖地物的几何特征恢复,不利于基于光谱特征的信息提取。为此,提出一种基于地物类别特征的光谱重构方法,采用两期相邻年
份相近物候期的遥感数据,借助归一化差值和决策树分类的方法,检测厚云及其阴影,并提取相应区域地表覆盖类型信息,对两时相遥感影像各波段被遮挡区的每种地物类别做线性回归分析,获取被遮挡区的重构数据。实验结果表明,该方法在恢复受云影响地物几何信息的同时,较好地实现了遮盖区地物光谱信息模拟。     

基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法

为解决车辆阴影检测中易将车辆阴影相似的车辆区域误检测为车辆阴影的问题,提出了一种基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法.首先,利用简单线性迭代聚类法将图像分割为若干超像素;然后,以超像素为基本检测单位,根据HSV空间中的一组判别条件对车辆阴影进行初步检测;在此基础上,利用支持向量机识别并去除被误检测为车辆阴影的车辆区域,进而得到最终的车辆阴影.实验结果表明,所提算法能够较好地区分车辆阴影及与车辆阴影相似的车辆区域,提高车辆阴影的检测率和分类率.     

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。     

室外场景下目标分割和目标识别算法

视频监控应用场听可分为室内和室外．室外环境受到诸如光照、下雨、落叶等因素的影响,整个场景变化复杂,给视频处理带来许多困难．文中介绍一种室外场景下目标分割和目标识别的方法,使用基于像素颜色特征的混合概率模型,将当前图像中与模型匹配的像素视为背景,然后更新模型中各个参数．为了去除目标区域的阴影部分,引人一种基于阀值和区域特征的阴影消除算法．同时,采用基于支持向量机的分类方法,识别场景中新出现的目标．     

基于多任务判别器的图像阴影去除算法

针对现实生活中存在的阴影对于计算机视觉任务产生不利影响,现有图像阴影去除算法有效性与准确性低的问题,提出了一种基于生成对抗网络的阴影去除方法.该方法主要包括两个部分,采用了U-Net网络结构作为生成器部分的网络,用来提取图像中的有效信息,同时在生成器网络中引入自注意力机制,提高网络对阴影区域特征的关注度;采用多任务网络结构的判别器,通过对生成器生成图像的整体区域、局部区域以及与约束条件的匹配程度,进行多方面的鉴别,用来提升判别器鉴别能力,进而督促生成器,生成更加符合真实情况的无阴影图像.该方法在公开数据集ISTD上进行实验,实验结果表明所提方法在图像的结构相似性上以及峰值信噪比方面均有所提升.     

基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测

介绍和分析了云模型、运动目标初定位和HSV色彩空间等相关内容.提出了基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测方法.在HSV空间下,于不同光照下在具有代表性的阴影区域采样,用正态云逆向发生器建立云模型,利用云模型进行阴影检测.和其他方法相比,实验结果证明了本文方法的有效性.     

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.     

基于二次迭代Cr分量的改进Otsu自适应阴影检测算法

城市航空遥感影像中的阴影会造成影像信息丢失和信息干扰,现有阴影检测方法存在误检率高、精度低等问题。提出一种二次迭代Cr分量与改进的Otsu自适应阈值相结合的高分辨率城市航空影像阴影检测算法。将影像两次转换到YCb Cr空间,对其Cr通道直方图进行改进的Otsu自适应阈值选择,确定阴影区域。与二次迭代HSV空间检测方法进行对比实验,所提方法解决了前者的H分量损失和原始Otsu阈值算法选取不准确的问题,在准确率和精度方面具有明显优势。     

具有伪装图像像素不扩展的(2,2)视觉密码方案

针对视觉密码具有扩展度大, 分享为毫无意义的随机二值图像的问题, 提出了一种具有伪装图像的像素不扩展的（2,2）视觉密码方案。该方案对秘密图像分享时, 等概率随机抽取基本矩阵的一列, 然后将所得向量的每个元素分配给相应的分享图像。该方法用白色像素在恢复图像的黑色区域和白色区域出现频率的不同区分黑色和白色, 白像素在白色区域出现的频率比在黑色区域出现的频率高。解密后的秘密图像具有很好的视觉效果和安全性, 实验结果证实了该方案的有效性。     

基于单目视觉的实时车距侦测算法的实现

针对汽车自主驾驶技术领域车距侦测问题,利用影像摄取硬件和软件系统,并提出一种基于单目视觉的车距侦测算法,实现了车距的实时侦测.实验证明此方法在白天、黑夜、复杂路况及天气恶劣的情况下均能稳定运行,且此算法有效减少了Hough运算量,具有较强鲁棒性及实时性.     

基于Log-gabor小波的运动目标阴影检测

针对阴影覆盖前后的场景纹理相似的特点和Gabor小波在纹理特征提取上的不足,利用Log-gabor在纹理特征提取上的较优性能及对光照的不敏感性,提出一种基于Log-gabor的运动目标阴影检测方法.首先根据阴影在颜色空间的特点,利用像素点亮度变化规律,对前景中包含阴影的运动目标进行检测,提取疑似阴影区域.然后对疑似阴影区域分块,获取块Log-gabor纹理特征.最后,针对运动目标和道路纹理区别,提出合理有效的阴影判定准则,使用判定准则识别阴影.实验结果表明,所提方法在不需场景先验知识情况下,能较快较准确检测出阴影.     

阈值与纹理相结合的云识别方法

为了利用大气向下红外辐射进行云的地基红外遥感,分析了晴空辐射阈值的确定方法以及有云天空和晴空的LBP谱,进一步提出了阈值与纹理相结合的云识别方法.辐射阈值法可以逐像元地进行云识别,但一旦阈值确定不准,会导致云识别误差较大;有云与晴空的LBP谱有明显差异,可以利用晴空相似度周值进行云识别,但由于计算LBP谱需要在较大区域...     

南极地区Landsat8卫星影像的阴影检测方法

阴影在光学遥感影像中普遍存在,会对后续一系列图像信息提取等过程产生影响.在南极地区,由于其特殊的地理位置和环境,光学遥感影像中存在的阴影不可忽视.本研究在已有的阴影检测方法的基础上,根据Landsat8卫星数据的特点构建了一个新的阴影检测方法:首先对所有数据进行反射率转换处理,利用南极地区成像时的阴影在各波段的反射率特征,选取第1波段Coastal/Aerosol(0.43~0.45μm)和第5波段NIR(0.85~0.88μm)建立了能够有效识别阴影的阴影检测指数R51,并选取不同地物的训练样本进行统计分析,根据阈值提取法提取阴影为二值化图像,并从影像中剔除少量易与阴影混淆的冰面融池.通过选取南极不同地区的影像进行精度评价,发现该方法针对Landsat8数据在南极地区的阴影检测具有较高的提取精度和较好的普适性.本文利用阴影检测方法对收集的覆盖南极地区的1127景Landsat8影像进行阴影提取与统计、分布特征分析,最终提取阴影面积约15000km2,主要分布于裸岩山体集中区和大 型冰川所在地.      

一种融合图像区域属性特征的运动阴影消除算法

针对传统C1C2C3彩色不变性特征模型中分母只考虑值最大的颜色信息导致阴影消除结果不准确及局部二值模式(local binary pattern,LBP)易受噪声扰动的缺陷,在C1C2C3模型中采用两个颜色通道的均值作为分母以及在LBP模型中加入抗噪声因子的方法分别对以上两个模型进行改进,提高了两个模型的阴影检测准确率.为了有效融合各种基于属性阴影消除方法的优势,引入LBP纹理复杂度测量函数,根据LBP纹理复杂度分区域融合文中改进的两个模型,实验结果表明,改进的算法提高了运动阴影消除准确率.     

一种运动车辆的阴影消除新方法

针对运动车辆阴影消除时可靠性和实时性难以兼容的问题,提出一种基于彩色检测线的线间差分的阴影消除新方法.通过检测运动区域四周方向线的线特性确定出运动区域所属的车辆/阴影模型,结合车辆/阴影模型和运动区域找到检测线,再利用检测线在彩色空间内的线间差分和检测线的属性找到阴影和车辆的分界点,进而根据分界点找到车辆和阴影的分界,从而实现阴影的消除.由于利用了检测线在彩色空间中的颜色特性和检测线在灰度空间中的背景图像,因而新方法具有较强的噪声抑制能力,并提高了低亮度车辆的阴影消除效果.实验结果表明,所采用的阴影消除新方法不仅具有较高的可靠性,也具有较好的实时性.