基于顏色一致性的圖像陰影消除算法研究.pdf

1、隨著科技進(jìn)步，技術(shù)發(fā)展，多媒體信息也越來越多的進(jìn)入了人們的生活中，其中，圖像信息是人們較為常見的一種視覺信息。圖像是信息的一種有效載體，人們可以從圖像中獲得許多信息，比如說圖像中人物、動物等對象。但與之相伴的是，圖像中也可能也會存在一些沒用的干擾信息，比如說陰影。
　　在計算機(jī)視覺中，圖像中陰影的存在會減少許多計算機(jī)視覺算法的可靠性，同時也會對一些計算機(jī)任務(wù)產(chǎn)生影響，如圖像分割、場景分析、圖像中的目標(biāo)檢測、目標(biāo)追蹤等等，所以陰影的

2、檢測與去除是提高上述視覺任務(wù)性能的一個重要預(yù)處理工作。
　　通過對現(xiàn)有的陰影去除算法的分析和研究，本文發(fā)現(xiàn)一個問題，即雖然目前很多陰影去除方法能夠有效的去除陰影，但是圖像陰影去除后原陰影的位置還是不能很好的融入圖像本身。本文提出一種基于顏色一致性的圖像陰影去除算法，通過顏色調(diào)整使得陰影部分的顏色能更好地融合于整幅圖像。文中在陰影邊界處進(jìn)行了顏色一致性處理，對邊界及其所包圍的陰影區(qū)域進(jìn)行重新著色，以達(dá)到更好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算

3、法的有效性。
　　本文首先利用一種自適應(yīng)平滑濾波方法對圖像進(jìn)行了雙邊濾波，計算濾波處理后的圖像的梯度值，然后在這個漸變圖像上應(yīng)用分水嶺分割算法，之后對模糊陰影邊緣用精確的邊緣檢測器檢測，之后再用一個CRF方程式來限定相鄰邊界。分水嶺分割的一個不好的后果是它在圖像的光滑區(qū)域會產(chǎn)生邊界。為了彌補(bǔ)這一點(diǎn)，本文僅保留這些結(jié)合了圖像的強(qiáng)大的邊緣的界限。為此，我們使用 Canny算子來處理模糊陰影（弱邊界）邊緣，之后輸出圖像陰影檢測的結(jié)果，即

4、圖像的mask。
　　在進(jìn)行陰影檢測后，本文使用一個簡單的光照模型構(gòu)造圖像的光亮環(huán)境，之后確定消除陰影的陰影系數(shù)，恢復(fù)陰影區(qū)域的光亮信息。本文為使陰影部分的顏色能更好地融合于整幅圖像，使用顏色兼容性的相關(guān)研究對去除陰影后的圖像進(jìn)行再處理，在陰影邊界處進(jìn)行了顏色一致性處理，對邊界及其所包圍的陰影區(qū)域進(jìn)行重新著色，視覺上達(dá)到了更好的效果。簡單來說就是使目標(biāo)物體（即去除陰影后的圖像部分）通過顏色調(diào)整更加融合整幅圖像
　　本文的主要