【摘 要】
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在计算机视觉与图像处理中,阴影往往给视频监控、视频分割等算法带来困难,因此,阴影检测与去除有重大研究价值。传统阴影去除的算法主要分为两大类:基于梯度域的方法和基于灰
【机 构】
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四川大学计算机学院 四川成都 610065 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室 四川成都 610065
【出 处】
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第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)
论文部分内容阅读
在计算机视觉与图像处理中,阴影往往给视频监控、视频分割等算法带来困难,因此,阴影检测与去除有重大研究价值。传统阴影去除的算法主要分为两大类:基于梯度域的方法和基于灰度值域的方法。基于梯度域方法易改变整个场景的光照条件且对半阴影区域的纹理破坏严重,尤其当半阴影区域原有纹理比较复杂时,结果将会出现明显的痕迹;基于灰度值域的方法能较好地保存阴影过渡区域的纹理且不会改变整个场景中的光照条件,但当阴影区域灰度值非平滑或非一致的时,基于灰度值域的方法结果较差。针对以上方法的不足,本文提出了一种新的针对单幅的室外场景图像的阴影去除算法,主要包括以下三个步骤。首先,利用室外光照特点和改进的颜色空间检测出室外场景中的阴影。其次,为了进一步准确地检测半阴影区域以便去除阴影时更好地保持纹理区域,将检测出的阴影标记为背景,全光照区域标记为前景,采用文献[2]的抠取算法求得半阴影区域(前景和背景的过渡区域)的抠取比例因子。最后,根据计算得到的抠取比例因子计算去除阴影所应打光的比例因子,给阴影区域打回相应的光照。
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