基于区域分割结合梯度方向特征的户外图像影子检测
高分辨城市航空影像阴影检测和消除及其并行算法的开题报告
高分辨城市航空影像阴影检测和消除及其并行算法的开题报告一、研究背景城市航空影像在城市规划、土地利用和环境管理等领域具有广泛的应用。
然而，在城市建筑密集区域，光照条件不尽相同，空气中的污染物和建筑物本身的阴影等因素会产生阴影遮挡，使城市航空影像中的光照不均匀。
因此，如何在高分辨率的城市航空影像中精确地检测和消除阴影遮挡成为了一个重要的研究方向。
二、研究目的本文旨在提出一种高效的城市航空影像阴影检测和消除方法，并设计出并行算法以加速计算。
三、研究内容和步骤1.基于图像分割的阴影检测为了准确地检测城市航空影像中的阴影，本文将采用基于图像分割的方法。
具体来说，我们将首先将图像划分为多个区域，并进行颜色、亮度等特征的分析，以检测出可能存在阴影的区域。
然后，我们将采用基于形态学的方法来进一步确定阴影的位置和范围。
2. 基于局部特征的阴影消除在检测到阴影后，我们将采用基于局部特征的方法来消除阴影。
具体来说，我们将通过分析每个像素点周围的邻域信息来确定阴影区域的光照强度，然后将其用附近像素点的平均值来代替。
3. 并行算法的设计和实现由于城市航空影像通常具有高分辨率和大量的像素，因此需要采用并行算法来加速计算。
本文将采用GPU等并行计算硬件，并设计相应的并行算法。
四、论文创新点1.本文针对城市航空影像的阴影遮挡问题提出了一种基于图像分割和局部特征的方法来检测和消除阴影。
2.本文采用了并行算法来提高计算效率，快速处理大量的数据。
五、研究预期成果本文将提出一种高效的城市航空影像阴影检测和消除方法，并设计并实现相应的并行算法。
最终，该方法将能够将城市航空影像中阴影的遮挡降低到最小，从而为城市规划和环境管理等领域提供有效的数据支持。
六、研究的意义本文的研究成果将对城市规划、土地利用和环境管理等领域产生积极影响。
通过准确地检测和消除城市航空影像中的阴影，我们将能够更准确地分析城市的建筑密度和土地利用情况，为城市规划和土地管理提供更有价值的数据支持。
图像处理 毕业设计论文模版
安徽建筑工业学院毕业设计(论文)课题视频序列图像分割及阴影抑制算法的研究专业电气工程及其自动化班级06城建电气2班学生姓名胡伟学号05290080117指导教师栾庆磊2010年6月5日摘要在智能视频监控领域、影视技术、多媒体应用技术中，常常需要检测出人体或其它物体，并将其与背景分离，即解决实时背景下目标的分割问题。
视频图像的目标分割结果，将对目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。
图像分割多年里一直受到研究人员的重视，也提出了数以千计的算法。
现今比较流行的目标分割的方法，有不少是忽略阴影检测的，目标总是与阴影一起被检测出来。
阴影会引起目标的合并、目标形状的失真等一些严重问题，引起分割和跟踪错误。
由于阴影直接影响目标的检测，成为影响后续处理效果的关键因素，有必要进一步研究。
本课题拟根据图像处理的理论基础，对一些传统的边缘检测算子进行了理论分析，用仿真实验测试其边缘检测的效果，对比分析各边缘检测算法效果。
介绍几种常用的彩色空间以及彩色空间的转换算法，系统地阐述了图像分割的各种方法，分析总结了几种常用分割方法的优缺点。
选用RGB彩色空间，利用背景差分法对图像初步分割后，再利用区域生长法去除目标外部的噪声，分割出带影子的目标图像。
然后，分析总结了阴影检测的基本假设和一般框架，及国内外目前主流的阴影检测与抑制算法，指出了这些方法用于去除目标阴影时存在的问题。
针对不同图像的阴影和目标体的特点，拟设计一种去除阴影的算法。
基于边缘信息的阴影抑制算法适用于目标体边缘信息丰富，阴影边缘信息相对简单的阴影去除。
关键词图像分割阴影抑制AbstractIn the field of intelligent video surveillance,video technology,multimedia technology,often need to detect a human body or other objects,separate them with background,that is the context of solving real-time target segmentation. Video image object segmentation results,will target classification,tracking and behavior understanding such an important impact on subsequent processing. Image segmentation has been for many years in research attention,also raised thousands of algorithms.Goal of the current popular methods of segmentation, shadow detection,many are neglected,the goal is always to be detected, together with the shadow.The merger will cause the shadow of goals,objectives and some distortion of the shape of a serious problem,causing segmentation and tracking error.As the shadow directly affect target detection,a follow-up treatment effect affecting the key factors,the need for further research.The aim of this theory based on image processing based on some of the traditional edge detector is theoretically analyzed,using simulation experiments to test their effect on edge detection,contrast analysis of the effect of edge detection algorithm.Introduce some commonly used color space and color space conversion algorithm,systematically expounded the various methods of image segmentation,analyzes and summarizes the advantages and disadvantages of several commonly used e RGB color space, the background difference method using the initial segmentation of the image, then use region growing to remove the target of external noise,split the target image with a shadow.Then,the paper summarizes the basic assumptions shadow detection and the general framework of the current mainstream home and abroad shadow detection and suppression,that the goal of these methodsfor the removal of the existing problems in the shadow.Different images of the shadows and objectives of the body characteristics,be designed to remove the shadow of two algorithms.Based on Edge Information's shadow suppression algorithm is applied to the target of the edge information-rich,relatively simple shadow of the shadow edge removal。
计算机视觉目标检测与像分割算法
计算机视觉目标检测与像分割算法计算机视觉目标检测与图像分割算法计算机视觉目标检测与图像分割是计算机视觉领域中的重要研究方向。
它们在图像处理、机器学习和人工智能等领域有着广泛的应用。
本文将介绍计算机视觉目标检测与图像分割的基本概念、算法原理以及应用实例。
一、计算机视觉目标检测算法计算机视觉目标检测算法旨在从图像中准确地检测和定位出感兴趣的目标。
它通常包括以下步骤：1. 图像预处理：对输入的图像进行预处理，例如降噪、图像增强等，以便提高后续处理的准确性和鲁棒性。
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，常用的特征提取方法包括边缘检测、色彩直方图、纹理特征等。
3. 目标检测：利用机器学习或深度学习算法对提取的特征进行目标检测。
常用的目标检测算法有基于特征匹配的方法、基于统计学习的方法以及基于深度学习的方法。
4. 目标定位：根据检测到的目标位置，将目标在图像中进行定位和标注。
计算机视觉目标检测算法在真实世界中有着广泛的应用，例如人脸识别、车辆检测等。
二、图像分割算法图像分割算法是将图像分为若干个具有语义或内容上下文相关的区域的过程。
它通常包括以下步骤：1. 图像预处理：与目标检测中的预处理步骤相似，对输入图像进行预处理以提高算法的准确性和鲁棒性。
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，常用的特征提取方法有颜色特征、纹理特征、边缘特征等。
3. 分割算法：根据提取的特征将图像进行分割，常用的分割算法有基于区域的方法、基于阈值的方法、基于图论的方法等。
4. 区域合并与过滤：对分割结果进行区域合并和过滤，以消除不需要的细节或噪声。
图像分割算法在图像处理、医学影像分析、智能交通等领域具有重要的应用价值。
三、计算机视觉目标检测与图像分割的应用实例计算机视觉目标检测与图像分割算法在众多领域有着广泛的应用。
以下是其中的两个实例：1. 人脸识别：在人脸识别领域，计算机视觉目标检测算法用于检测人脸的位置和姿态，并标注出重要的人脸特征点。
计算机视觉中的图像分割与目标检测
计算机视觉中的图像分割与目标检测随着计算机技术的发展和进步，计算机视觉的应用逐渐成为现实。
在计算机视觉领域中，图像分割和目标检测是两个重要的任务。
本文将就图像分割和目标检测的概念、算法原理以及应用领域进行详细介绍。
一、图像分割图像分割是将一幅图像分割成若干个区域或者像素的过程。
其目的是将图像分为具有独立语义的子图像，从而更好地实现对图像内容的理解和分析。
图像分割在计算机视觉中被广泛应用，如医学图像分析、图像识别、图像压缩等。
图像分割算法有很多种，常见的包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
阈值分割是最简单的图像分割方法，其基本思想是根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
边缘检测是通过提取图像中的边缘信息来实现分割的方法。
区域生长算法则是以种子点为起点，通过生长的方式将与种子点相连的像素归为同一区域。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的另一个重要任务，其目的是在图像中找出感兴趣的目标并进行位置的确定。
目标检测在很多应用领域都有广泛的应用，如智能交通监控、人脸识别、无人驾驶等。
目标检测的算法也有多种，常见的有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征信息，并采用分类器来进行目标的检测。
其中，常用的特征包括Haar特征、HOG 特征等。
基于深度学习的方法则是利用神经网络对图像进行端到端的处理，通过卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）实现目标的检测。
三、图像分割与目标检测的应用图像分割和目标检测在众多领域中都有广泛应用。
以医学图像分析为例，图像分割能够帮助医生更好地分割出肿瘤等病灶区域，从而为疾病的诊断提供更准确的依据。
而目标检测则能够帮助医生快速定位并识别出疾病部位，为手术治疗提供指导。
在智能交通监控领域，图像分割可以将车辆与背景进行分离，为车辆的跟踪和计数提供基础。
目标检测则能够实现对交通标志、车辆等感兴趣目标的实时检测和识别，从而帮助交通管理部门进行交通流量统计和道路安全监控。
基于图像分割算法的目标检测与识别研究
基于图像分割算法的目标检测与识别研究图像目标检测与识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
它涉及到从图像中自动识别和定位特定目标的任务，并且在许多应用领域中具有广泛的应用，如自动驾驶、视频监控、智能交通系统等。
图像分割算法是目标检测与识别的基础，通过将图像划分成不同的区域，将目标与背景区分开来，从而实现目标的定位和识别。
在目标检测与识别中，图像分割算法起着至关重要的作用。
目标检测首先需要将图像中的目标与背景区分开来，然后再对目标进行识别和定位。
而图像分割算法则可以实现对图像中目标区域的准确划分。
目前广泛应用的图像分割算法包括传统的基于颜色、纹理或边缘的方法，以及近年来快速发展的基于深度学习的方法。
传统的图像分割算法通常基于低级的特征，如颜色、纹理和边缘等。
它们通过对这些特征进行聚类、分割和区域合并等操作，实现对图像的分割。
这些方法在一些简单的场景中具有较好的效果，但在复杂的场景中往往存在一定的局限性。
例如，当目标和背景具有相似的颜色或纹理时，传统的基于颜色或纹理的方法容易出现误检测或漏检测问题。
为了解决传统图像分割算法的局限性，近年来深度学习技术的发展为图像分割带来了新的突破。
深度学习算法能够从大量的图像数据中学习到高层次的特征表示，并通过神经网络进行端到端的训练，实现对图像生成语义分割结果。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习架构，在图像分割中取得了显著的成果。
基于深度学习的图像分割算法主要有两种：全卷积网络（FCN）和编码-解码网络（Encoder-Decoder）。
全卷积网络通过将全连接层转换为卷积层，实现了任意尺寸图像到图像的像素级别预测。
编码-解码网络则采用了编码器和解码器两个部分，编码器负责从图像中提取特征，解码器则将特征映射到原始图像的尺寸，并生成语义分割结果。
除了深度学习算法，还有其他一些基于图像分割的目标检测与识别方法。
例如，基于区域提议网络（RPN）的目标检测算法，它首先使用图像分割算法生成候选目标区域，然后再对这些区域进行分类和定位；还有基于形态学操作的目标检测算法，它基于图像形态学原理对目标进行分割和提取。
基于轮廓的图像分割算法优化研究
基于轮廓的图像分割算法优化研究在数字图像处理领域中，图像分割是一项基本的任务和挑战。
图像分割是将图像分成多个部分或区域的过程。
图像分割可以应用于许多应用程序，如医学图像分析、计算机视觉、图像识别和广告等领域。
图像分割方法根据其分割结果和计算复杂度的不同可以分为区域生长、边缘检测和基于轮廓的图像分割算法。
区域生长方法使用像素相似性度量来生成一组连通区域。
边缘检测方法将图像分割成与对象边缘匹配的区域。
而基于轮廓的图像分割算法则是在检测到对象边缘的基础上进一步分割图像。
对于提高基于轮廓的图像分割算法的准确性和实现效率，研究学者提出了许多优化方法。
下面将分别介绍这些优化方法。
1. 梯度计算优化技术梯度计算是基于轮廓的图像分割的关键步骤，他们提供图像中有关对象边缘的信息。
近年来，许多学者提出了优化算法，以最小化梯度计算的计算复杂度和提高准确性。
例如，Hildreth提出了使用高斯滤波器的方法来降低梯度计算的计算复杂度。
2. 直方图统计优化技术直方图统计是基于轮廓的图像分割中的重要步骤，可以根据图像的整体亮度和对比度自适应调整图像的分割阈值。
许多研究人员尝试了许多优化直方图统计方法。
例如，Zhang提出了一种改进的局部自适应阈值方法，该方法可以在保留图像细节的同时提高阈值效果。
3. 分割融合优化技术分割融合是将多个分割结果合并为单个分割结果的过程。
这种方式可以提高分割结果的准确性和鲁棒性。
学者们提出了许多分割融合的方法，如比例化平均融合方法、最小方差融合方法、模糊C均值聚类融合方法和模糊PID控制融合方法。
4. 特征提取优化技术在基于轮廓的图像分割算法中，特征提取非常重要，这可以明确描述对象的特征。
许多优化技术已经提出来以提高对象特征的提取方式。
例如，许多研究人员提出了特征提取方法，如形状描述、纹理特征描述、傅里叶描述和Gabor描述等。
5. 模型选择优化技术模型选择是选择与对象特征最匹配的图像分割模型的过程。
检测分割分类算法
检测分割分类算法检测分割分类算法（Detection Segmentation Classification Algorithm）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的重要算法。
它能够对图像进行分割，并对分割后的区域进行分类和检测。
本文将介绍检测分割分类算法的原理、应用领域以及一些常见的算法模型。
一、算法原理检测分割分类算法的基本原理是通过对图像进行分割，将图像中的不同区域分割出来，并对分割后的区域进行分类和检测。
其主要步骤包括图像分割、特征提取、分类和检测。
图像分割是指将图像划分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。
常用的图像分割方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法。
特征提取是指从分割后的图像区域中提取出与分类和检测相关的特征。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
分类是指将提取到的特征输入到分类器中，通过训练分类器来对图像进行分类。
常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
检测是指在分类的基础上，进一步对图像中的目标进行检测。
常用的检测方法包括滑动窗口和区域提议等。
二、应用领域检测分割分类算法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 目标检测：将图像中的目标进行检测，如人脸检测、车辆检测等。
通过检测分割分类算法，可以准确地定位和识别图像中的目标。
2. 图像分割：将图像分割为不同的区域，可以用于图像编辑、图像增强和图像压缩等应用。
通过检测分割分类算法，可以自动地对图像进行分割，并提取出与目标相关的区域。
3. 医学图像处理：在医学图像处理中，检测分割分类算法可以用于识别疾病区域、辅助诊断和手术导航等。
通过对医学图像进行分割和分类，可以提高医学图像的分析和处理效率。
4. 视频监控：在视频监控领域，检测分割分类算法可以用于目标跟踪、行为识别和异常检测等。
通过对视频图像进行分割和分类，可以实现对目标的准确跟踪和识别。
图像处理中的边缘检测方法与优化指南
图像处理中的边缘检测方法与优化指南在图像处理领域中，边缘检测是一个重要的技术，它可以帮助我们识别图像中物体的边界以及其中的细节信息。
边缘检测的准确性直接影响着后续图像处理和分析的结果。
本文将介绍图像处理中的常用边缘检测方法，并探讨如何优化这些方法，以提高边缘检测的效果和鲁棒性。
一、常用边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测方法，它基于图像中像素值的梯度变化来检测边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向，通过对图像进行卷积操作，分别得到水平和垂直方向上的梯度图像，然后通过对两个方向的梯度图像进行合并，得到最终的边缘图像。
Sobel算子简单易实现，对噪声具有一定的鲁棒性，但对细节信息的提取效果较弱。
2. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种广泛应用的边缘检测方法，它不仅具有较高的准确性，而且能够有效抑制噪声。
Canny边缘检测基于多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度和非最大抑制、确定双阈值以及边缘连接。
首先，通过高斯滤波平滑图像，减少噪声对边缘检测的干扰；然后，计算梯度图像和梯度方向，选择局部最大值作为边缘点；接着，通过双阈值将梯度图像中的强边缘和弱边缘分开，确定边缘点；最后，通过边缘连接将弱边缘点与强边缘点连接起来，形成完整的边缘图像。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于图像二阶导数的边缘检测方法，它能够提高对图像细节的检测效果。
Laplacian算子对图像进行二阶导数计算，然后根据二阶导数的变化来检测边缘。
由于Laplacian算子对噪声比较敏感，因此在应用前通常需要对图像进行平滑处理。
Laplacian算子能够检测到更多的边缘细节，但对噪声的响应较高，需要进行后续处理以提高边缘检测的准确性。
二、边缘检测方法的优化指南1. 参数选择边缘检测方法中的参数选择对于边缘检测的效果至关重要。
不同的图像和应用场景可能需要不同的参数设置。
因此，在使用边缘检测方法之前，需要根据具体情况选择合适的参数。
基于边缘检测的图像分割算法研究
基于边缘检测的图像分割算法研究摘要在计算机视觉领域中，图像分割技术是一项基本且重要的任务。
它是将一副图像分割成若干个具有特定语义的区域。
边缘检测技术是许多图像分割算法的基础。
本文主要研究了基于边缘检测的图像分割算法，并对其进行了比较分析。
第一章绪论图像分割是计算机视觉领域中的一个基本问题。
它是将一副图像划分成具有特定语义的子区域。
图像分割技术可用于许多应用领域，如医学图像分析、工业自动化和机器人视觉等。
边缘检测是许多图像分割算法的基础。
它是通过检测图像中边缘的位置来分割图像。
边缘是图像中灰度变化显著的区域，它是区分不同区域的重要标志。
第二章基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法是一种常见的图像分割方法。
它通过将图像转换为边缘图像，然后将边缘连接起来形成物体的轮廓。
以下是几种基于边缘检测的图像分割算法。
2.1 基于Canny算法的图像分割Canny算法是一种经典的边缘检测算法，被广泛地应用于图像分割领域。
该算法分为四个步骤：噪声抑制、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值检测。
通过这四步操作，将得到一张二值化的边缘图像，然后可以通过边缘连接得到物体的轮廓。
2.2 基于Sobel算法的图像分割Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法。
该算法将图像锐化，并通过计算梯度值来检测边缘。
在图像分割中，可以利用Sobel算法得到一张二值化的边缘图像，并通过边缘连接得到物体的轮廓。
2.3 基于Prewitt算法的图像分割Prewitt算法也是一种基于梯度的边缘检测算法。
它与Sobel算法相似，但是使用了不同的滤波器。
在图像分割中，可以利用Prewitt算法得到一张二值化的边缘图像，并通过边缘连接得到物体的轮廓。
第三章研究结果与分析本文通过实验比较了基于Canny算法、Sobel算法和Prewitt算法的图像分割效果。
比较了它们的边缘检测效果及图像分割效果。
实验结果表明，Canny算法的图像分割效果最好，其次是Sobel算法和Prewitt算法。
基于深度强化学习的图像分割和物体检测研究
基于深度强化学习的图像分割和物体检测研究摘要：图像分割和物体检测是计算机视觉领域中重要且具有挑战性的问题。
传统的方法往往需要手动设计特征和规则，限制了算法的性能。
近年来，深度学习技术的兴起为图像分割和物体检测带来了革命性的变化。
本文将研究基于深度强化学习的图像分割和物体检测方法，并探索其在实际应用中的潜力。
第一章引言1.1 研究背景图像分割和物体检测是计算机视觉领域中的经典问题，对于实现智能视觉系统具有重要意义。
传统的方式依赖于人工设计特征和规则，存在着许多限制。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的方法在图像分割和物体检测方面取得了显著成果。
1.2 研究目的和意义本文旨在研究基于深度强化学习的图像分割和物体检测方法，探索其在实际应用中的潜力。
通过分析现有的研究成果和方法，提出一种高效、准确的图像分割和物体检测算法，为计算机视觉领域的发展做出贡献。
第二章相关技术介绍2.1 图像分割技术介绍图像分割的基本概念和常用方法，包括传统算法和基于深度学习的方法。
重点介绍卷积神经网络和全卷积网络在图像分割中的应用。
2.2 物体检测技术介绍物体检测的基本概念和常用方法，包括传统算法和基于深度学习的方法。
重点介绍目标检测中的区域提议和卷积神经网络的结合应用。
第三章基于深度强化学习的图像分割方法3.1 强化学习简介介绍强化学习的基本概念和原理，包括马尔可夫决策过程和深度强化学习算法。
重点介绍强化学习在图像分割中的应用。
3.2 图像分割的强化学习方法提出一种基于深度强化学习的图像分割方法，结合卷积神经网络和强化学习算法。
通过构建一个能够自适应地选择分割区域的网络模型，实现高效准确的图像分割。
第四章基于深度强化学习的物体检测方法4.1 基于强化学习的物体检测框架引入强化学习方法进行物体检测的框架设计，包括目标检测和策略优化两个阶段。
通过融合深度学习中的目标检测算法和强化学习算法，实现准确、高效的物体检测。
4.2 强化学习在物体检测中的应用介绍强化学习在物体检测中的应用场景和方法，包括针对不同任务的适配和优化。
建筑物轮廓提取中的图像处理与边缘检测技术研究与优化
建筑物轮廓提取中的图像处理与边缘检测技术研究与优化随着城市建设的不断发展，建筑物的数量和种类也在迅速增加。
而在建筑设计、城市规划等领域，建筑物的轮廓提取是非常重要的一项技术。
它可以帮助我们更准确地了解建筑物的形状和结构，为相关工作提供准确的数据支持。
在建筑物轮廓提取的过程中，图像处理与边缘检测技术起到了至关重要的作用。
图像处理是一门关于图像的数字处理技术，可以对图像进行增强、分割、滤波等操作，以提取出所需信息。
而边缘检测则是识别并定位图像中不同区域之间明显变化的技术，可以帮助我们找到建筑物的轮廓线。
在图像处理中，最常用的技术之一是图像增强。
通过对图像的亮度、对比度等进行调整，可以使建筑物的边缘线更加清晰、明显。
此外，还可以使用图像分割技术，将建筑物和背景分离开来，以便更好地进行边缘检测。
边缘检测是图像处理中的一项基础技术，它可以帮助我们找到图像中的边缘信息。
目前比较常用的边缘检测算法有Canny算法、Sobel算法和Laplacian算法等。
Canny算法是一种最广泛应用的边缘检测算法，它通过多阶段的边缘检测和非极大值抑制来提取出图像中的边缘。
Sobel算法则是一种基于图像梯度的边缘检测算法，它可以较好地检测出水平和垂直方向上的边缘。
而Laplacian算法则是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以检测出边缘变化的位置。
尽管这些算法在边缘检测中已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题。
例如，Canny算法在边缘提取时容易出现边缘断裂的问题，而Sobel算法对噪声比较敏感，容易将噪声误认为边缘。
为了解决这些问题，学者们提出了一些优化的方法。
例如，可以使用小波变换来处理图像，减小噪声的影响。
同时，也可以对算法的参数进行优化，以获得更好的边缘检测效果。
除了图像处理和边缘检测技术外，建筑物轮廓提取还可以结合其他相关技术进行优化。
例如，可以将深度学习技术应用于建筑物轮廓提取中。
深度学习技术可以通过学习大量的建筑物轮廓数据，自动提取出轮廓线，并进行优化。
图像识别中的特征提取方法综述
图像识别中的特征提取方法综述图像识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，它涉及许多应用领域，如人脸识别、目标检测和场景理解等。
在图像识别中，特征提取是至关重要的步骤之一，它通过从图像中提取出具有代表性的特征来帮助计算机理解图像。
本文将综述图像识别中常用的特征提取方法，并对它们的原理和应用进行介绍。
一、基于点特征的提取方法1. SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT是一种局部特征描述算法，它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围区域的局部特征向量。
SIFT具有尺度不变性和旋转不变性，适用于各种尺度和旋转变换的图像匹配任务。
2. SURF（加速稳健特征）：SURF是一种基于SIFT的改进算法，它借鉴了SIFT的思想并进行了优化，提高了特征提取的速度和鲁棒性。
SURF通过计算图像中的快速Hessian矩阵来检测关键点，并通过计算Haar小波响应来描述关键点的局部特征。
二、基于区域特征的提取方法1. HOG（方向梯度直方图）：HOG是一种用于目标检测的特征描述算法，它通过计算图像中的梯度直方图来描述图像的局部特征。
HOG通过将图像划分为小的区域块，并计算每个块内像素的梯度方向直方图来表示图像的特征。
2. LBP（局部二值模式）：LBP是一种用于纹理识别的特征描述算法，它通过将图像中的像素值与其邻域像素值进行比较，并构造局部二值模式来表示图像的纹理特征。
LBP具有旋转不变性和光照不变性，适用于纹理分类和人脸识别等任务。
三、基于深度学习的特征提取方法1. CNN（卷积神经网络）：CNN是一种基于深度学习的特征提取方法，它模拟了生物视觉系统中的神经元连接模式，能够自动学习图像中的特征表示。
CNN通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层来提取图像的特征，并用于图像分类、目标检测和物体分割等任务。
2. GAN（生成对抗网络）：GAN是一种基于生成模型的特征提取方法，它由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式来学习图像的特征表示。
年《燕山大学学报》刊发论文分类目录索引【直接打印】
2013年《燕山大学学报》刊发论文分类目录索引热点前沿（综述） (1)材料科学与工程 (1)第一性原理 (1)钢铁 (1)铝镁合金 (2)复合材料及其他 (2)机械工程 (2)机器人技术 (2)齿轮传动 (3)轧制技术 (3)锻压技术 (3)流体力学 (4)计算机科学与技术 (4)图像处理 (4)数据库 (5)网络与通信 (5)其他未归类 (5)控制科学与工程 (6)化学工程 (6)土木工程 (7)力学 (7)应用数学与物理 (7)1热点前沿（综述）张福成,杨志南,康杰.铁路辙叉用贝氏体钢研究进展[J].燕山大学学报,2013,37(1): 1-7.高发明,鲜义芬,张龙改.胰岛素纤维组装纳米材料的研究进展[J].燕山大学学报,2013,37(2):95-101.毕卫红,郭璇,王凌霄.免标记光纤生物传感器的研究进展[J].燕山大学学报,2013,37(3):189-195.冯志伟.隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用[J].燕山大学学报,2013,37(4):283-298.李生.自然语言处理的研究与发展[J].燕山大学学报,2013,37(5):377-384.孔令富,吴培良.物联网机器人系统研究进展[J].燕山大学学报,2013,37(6):471-479.材料科学与工程第一性原理胡盟,程杰,何巨龙.新型立方碳的第一性原理研究[J].燕山大学学报,2013,37(1):22-26.阴知见,邵天骄,温斌.氮化铝热膨胀系数及高温弹性系数的第一性原理研究[J].燕山大学学报,2013,37(1):27-33. 钢铁王海涛,陈宏超,王鹏,等.放电等离子烧结制备高强度奥氏体不锈钢[J].燕山大学学报,2013,37(1):34-38.曹蕾,李学通,王敏婷,等.Q345钢低温形变微纳米级铁素体制备实验研究[J].燕山大学学报,2013,37(1):39-44.楚觉非,雷晓荣,何烈云,等.5NiCrMo低温钢QLT热处理工艺研究[J].燕山大学学报,2013,37(2):102-106.曹雅彬,肖福仁,乔桂英,等.高Nb微合金钢连续冷却转变行为的研究[J].燕山大学学报,2013,37(3):196-200.1黄超伟,王敏婷,刘东旭,等.不同初始晶粒度大锻件材料35CrMo热变形微观组织演变模型[J].燕山大学学报,2013,37(3):201-205.王明家,马千,李景丽,等.热老化对核级316LN锻造控氮奥氏体不锈钢微观组织及性能的影响[J].燕山大学学报,2013,37(5):385-388.季海鹏,郭宝峰,刘鑫刚,等.元胞自动机法在316LN不锈钢晶粒长大过程模拟中的应用[J].燕山大学学报,2013,37(5):389-395.郭婧,刘利刚,孙艳亮,等.热变形对冷轧工作辊用锻造高速钢CCT曲线的影响[J].燕山大学学报,2013,37(5):396-401.铝镁合金刘婷,徐淑波,任国成,等.AZ31镁合金等通道转角挤压工艺优化与实验研究[J].燕山大学学报,2013,37(2):111-116.复合材料及其他姜桂荣,蔡景瑞,夏永红,等.微弧氧化过程中不同阶段超声波作用对陶瓷层的影响[J].燕山大学学报,2013,37(5):402-406.詹志坤,曹郁英.基于碳纳米管修饰的导电棉线制备及电特性研究[J].燕山大学学报,2013,37(5):407-411.机械工程机器人技术路懿,毛秉毅,翟旭.闭环机构关联杆组与冗余约束的关系[J].燕山大学学报,2013,37(4):299-304.丁华锋,陈谊超,张一越,等.一种新型正铲挖掘机构位置分析[J].燕山大学学报,2013,37(4):305-310.许允斗,张晓桐,赵永生.基于参数化设计的一种新型锻造操作机机构尺度优化[J].燕山大学学报,2013,37(4):311-316.桑凌峰,王洪波,孙利.载人步行椅机器人的自由度和腿机构上平台的布置方式分析[J].燕山大学学报,2013,37(4):317-325.2齿轮传动许立忠,高艳霞.机电集成超环面传动非线性机电耦合动力学研究[J].燕山大学学报,2013,37(1):15-21.任玉波,许立忠,梁永丽.电磁式谐波传动机电耦合系统对柔轮变形的影响分析[J].燕山大学学报,2013,37(3):211-216. 轧制技术姜万录,张生.改进的量子遗传算法在冷连轧机负荷分配中的应用研究[J].燕山大学学报,2013,37(1):8-14.白振华,李龙华,李铭泽,等.热轧带钢卷取后翘曲计算模型研究[J].燕山大学学报,2013,37(3):228-233.刘浩然,刘飞,彭荣荣,等.轧件滞后变形下板带轧机非线性振动特性研究[J].燕山大学学报,2013,37(3):240-244.杜国君,高亚南,高崇一.含间隙四自由度系统混沌动力学分析[J].燕山大学学报,2013,37(3):245-249.杨阳,王益群,陈刚.轧辊偏心自动分层确定阈值滤波法[J].燕山大学学报,2013,37(5):430-433.方一鸣,许衍泽,李建雄.具有输入饱和的轧机液压伺服系统鲁棒自适应控制[J].燕山大学学报,2013,37(5):434-441.姜万录,李宁宁,朱勇.基于小波脊线的混沌运动识别新方法[J].燕山大学学报,2013,37(6):499-506.胡发科,杜国君,王莹楠,等.惯性边界下梁的非线性振动分析[J].燕山大学学报,2013,37(6):507-512.锻压技术宋晓抗,肖善超,殷艳树,等.大型管件过弯矫直过程解析[J].燕山大学学报,2013,37(3):217-222.于辉,汪飞雪,刘利刚.张力减径过程管端增厚的CEC控制模型[J].燕山大学学报,2013,37(3):223-227.范俊锴,杜凤山,刘才,等.大锻件热处理残余应力及其对微孔隙周围氢聚集的影响[J].燕山大学学报,2013,37(4):326-332.杜凤山,李杰,范俊锴,等.大型锻件微孔隙氢压场研究[J].燕山大学学报,2013,37(6):480-486.董刚,翟瑞雪,赵军,等.矩形截面型材拉弯弹复研究的实验新方法[J].燕山大学学报,2013,37(6):487-493.3李建,孙惠学,郭朋,等.镁合金车轮成形工艺及模具研究[J].燕山大学学报,2013,37(6):494-498.流体力学刘彬,岳海龙,闻岩.基于变长度单元的水泥熟料渗流换热模型研究[J].燕山大学学报,2013,37(3):234-239.周洪亮,白明华.环冷机磁流变液密封研究[J].燕山大学学报,2013,37(6):513-521.钱晏强,尹必峰,汪博文,等.涡轮增压器织构化浮环轴承润滑数值模拟[J].燕山大学学报,2013,37(6):522-527.计算机科学与技术图像处理李志星,陈书贞,周建华,等.基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别[J].燕山大学学报,2013,37(1):68-74聂俊岚,陈欢欢,唐勇,等.改进的GPU-SIFT特征提取与匹配算法[J].燕山大学学报,2013,37(2):129-132.张世辉,靳连超.基于区域分割结合梯度方向特征的户外图像影子检测[J].燕山大学学报,2013,37(2):137-142.李海滨,杜益福,刘彬.基于图割和分水岭变换的图像分割方法[J].燕山大学学报,2013,37(2):143-147.蔡德生,练秋生.基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊[J].燕山大学学报,2013,37(4):347-352.张旭光,贺海明,苏连成,等.基于流场纹理表达与表面粗糙度测量的运动目标分割[J].燕山大学学报,2013,37(4):353-357.王洪瑞,赵冰,陈利敏,王洪斌虚拟手术中表面网格切割优化算法的研究[J].燕山大学学报,2013,37(6):528-534.陈书贞,李光耀,练秋生.结合图像的局部相关性及非局部相似性的多尺度分块压缩感知[J].燕山大学学报,2013,37(6):547-553.董刚刚,张磊,刘清.一种SAR图像分割新方法[J].燕山大学学报,2013,37(6):554-560.4数据库李惠君,李志全.基于改进雷达图的可视化聚类方法研究[J].燕山大学学报,2013,37(1):58-62.张忠平,贾倩.基于最小代价函数的网格资源发现算法[J].燕山大学学报,2013,37(1):51-57.申利民,李志伟.面向服务的柔性异构数据集成模型研究[J].燕山大学学报,2013,37(2):117-123.郭洪禹,赵晓群,黄冬梅.基于特定位置后验概率网格的开集语音文档检索[J].燕山大学学报,2013,37(4):333-338.陈子阳,蓝国翔,汤显,等.一种面向XML数据的SLCA求解算法[J].燕山大学学报,2013,37(4):339-346.邓成玉,彭川,王宝文,等.空间数据库中反最远邻查询方法[J].燕山大学学报,2013,37(5):412-419.朱燕,马海涛.概率XML文档实例生成算法研究[J].燕山大学学报,2013,37(5):420-423.聂俊岚,田茂春,郭栋梁,等.交互式平行坐标多维电磁态势可视分析[J].燕山大学学报,2013,37(6):542-546.于洪涛,周静,张付志.融合信任传播和矩阵分解的协同推荐算法[J].燕山大学学报,2013,37(5):424-429.网络与通信金顺福,徐德娜,赵媛.一种基于轮询的认知无线网络频谱分配机制及性能分析[J].燕山大学学报,2013,37(1):45-50.陈颖,吴长奇.基于麦克风阵列的声源定位算法研究及DSP实现[J].燕山大学学报,2013,37(1):63-67.刘洺辛,高春雪.基于冲突感知的IEEE 802.11 DCF性能分析模型[J].燕山大学学报,2013,37(2):148-152.郝路瑶,王标标.基于同时扰动随机逼近的“动中通”步进跟踪算法[J].燕山大学学报,2013,37(6):535-541.其他未归类卢辉斌,周绯菲,孙金伟.一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用[J].燕山大学学报,2013,37(2):124-128.郭希娟,耿清甲,张剑飞,等.一种基于边平移理论的Minkowski和构造算法[J].燕山大学学报,2013,37(2):133-136.5张洪礼,赵培培,王常武,等.偏置判别SVM预测microRNA靶基因[J].燕山大学学报,2013,37(2):153-158.孔令富,孔维航,解娜,等.小波阈值去噪在光纤持气率计信号处理中的应用[J].燕山大学学报,2013,37(2):159-163.控制科学与工程丁能根,许璘.基于ABS制动过程特征参数的路面附着识别[J].燕山大学学报,2013,37(2):164-169.李江昊,陈卫东,朱奇光,等.直流无刷电机微步进控制方法及其FPGA实现[J].燕山大学学报,2013,37(2):170-174.刘晓琳,李志全.基于低压脉冲反射法的飞机导线故障诊断与定位[J].燕山大学学报,2013,37(2):175-178.谢平,江国乾,李兴林,等.本征时间尺度排序熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J].燕山大学学报,2013,37(2):179-184.宋之杰,刘艺杰,侯贵宾,等.退化设备预防维修策略研究[J].燕山大学学报,2013,37(2):185-188.王玉田,严冰,张淑清,等.一种改进的广义谐波小波包分解算法及在信号特征提取中的应用[J].燕山大学学报,2013,37(4):358-365.方嘉仪,焦晓红.电子节气门的自适应前馈-反馈复合控制器设计[J].燕山大学学报,2013,37(4):366-371.赵立兴,唐英干,王洪瑞,等.一种自适应窗口滤波算法研究[J].燕山大学学报,2013,37(4):372-376.苏连成,李成成,李兴林,等.基于超声信号的轴承润滑状态监测研究[J].燕山大学学报,2013,37(5):442-447.蔡璐璐,张凯萱,吴飞.掺铒光纤激光器的混沌电路设计与实现[J].燕山大学学报,2013,37(5):448-452.李鑫滨,马阳,鹿鹭.一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法[J].燕山大学学报,2013,37(5):453-459.化学工程李媛,杨淑琴,王建青,等.Pr元素对La-Nd-Mg-Ni系贮氢合金相结构和电化学性能的影响[J].燕山大学学报,2013,37(1):75-80.宋来洲,贺君,赵晓丹,等.共存有机酸对MA-DTPA/PVDF螯合膜吸附Ni(II)的影响[J].燕山大学学报,2013,37(1):81-87.6崔洪霞,李春林,钱龙,等.一株高产碱性蛋白酶海洋细菌的筛选及发酵条件的优化[J].燕山大学学报,2013,37(1):88-94.李书存,赵敏寿,王建青,等.La-Ni-Al合金电极电化学性能研究[J].燕山大学学报,2013,37(2):107-110.霍全,宋建争,林立君,等.金属盐类对L沸石伴生杂晶的抑制作用[J].燕山大学学报,2013,37(3):206-210.土木工程胡长远,唐和生,薛松涛,等.桁架结构多目标优化的微分演化算法[J].燕山大学学报,2013,37(3):265-269.力学白象忠,何威,赵建波,等.电枢力作用下的电磁发射导轨及壁板的变形与应力分析[J].燕山大学学报,2013,37(3):270-277.余为,杨柳,刘学谨,等.两种孔隙形状泡沫铝/环氧树脂复合材料弹性常数研究[J].燕山大学学报,2013,37(3):278-282.梁金奎,田振国,郝亚娟,等.磁流变弹性体环形板的应力应变分析[J].燕山大学学报,2013,37(5):460-465.应用数学与物理井西利,王明利.基于地震属性相关主成分分析的储层预测[J].燕山大学学报,2013,37(3):250-253.于春肖,苑润浩,于海源,等.基于积分核级数展开的多极边界元法及其截断误差分析[J].燕山大学学报,2013,37(3):254-259.刘乐春,陈娟,郝琪伟,等.时间依赖摩擦问题的区域分解法及其收敛性分析[J].燕山大学学报,2013,37(3):260-264.刘乐春,耿万海,王栋,等.Legendre算子矩阵求解分数阶微分方程[J].燕山大学学报,2013,37(5):466-470.7。
医学图像分割方法综述
并行边缘检测：一个像素点是否属于检测边缘上一点取决于当 前正在检测像素点以及该像素点一些相邻像素点。
医学图像分割方法综述
15/36
边缘检测
•怎样确定某一个像素在边缘呢？
医学图像分割方法综述
16/36
边缘是改变发生地方
改进：提升算法自动化程度，同时维持形变模型原有优点； 气球理论，梯度矢量流（GVF）概念等。
医学图像分割方法综述
29/36
Snake function
Esnake
s
1 2
(s)
|
vs
|2
(s)
|
vss
|2 )
Eimage (v(s))ds
a代表弹性势能
b代表弯曲能
医学图像分割方法综述
30/36
理想数字边缘模型
斜坡数字边缘模型
医学图像分割方法综述
一阶倒数 二阶倒数
17/36
• 一幅图像梯度
图像梯度
f
f x
f
y
•梯度方向
•边界强度
医学图像分割方法综述
18/36
怎样得到每个像素梯度
Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子等
Sobel算子介绍：
Sx = (I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1) + 2*I(i,j+1)-2*I(i,j-1) + I(i-1,j-1)-I(i+1,j-1))/8 Sy = (I(i-1,j-1)-I(i+1,j-1) + 2*I(i-1,j)-2*I(i+1,j) + I(i-1,j+1)-I(i+1,j+1))/8
运动目标检测中阴影去除算法的
利用颜色直方图或颜色矩阵等颜色特征，通过计算颜色差异和梯度来检测阴影 区域。
基于纹理特征的阴影去除
基于纹理特征的阴影检测算法
利用图像的纹理特征，通过比较纹理信息来检测阴影区域。
基于多尺度纹理分析的阴影去除算法
对图像进行多尺度分解，利用不同尺度的纹理信息来去除阴影。
基于深度学习模型的阴影去除
提升目标识别率
通过去除阴影，可以更好地突出运动目标的特征，提高目标 的可识别性，从而帮助监控系统更好地分析目标行为。
在无人驾驶中的应用
避免遮挡
在无人驾驶中，运动目标检测是实现车 辆避障和路径规划的重要手段。阴影可 能会遮挡住部分目标，影响检测效果。 去除阴影可以提高目标的可见性，从而 帮助无人驾驶系统更好地感知周围环境 。
缺点：计算量大，实时性较差。
背景减除法
通过将当前帧与背景 帧进行减除，提取出 运动目标。
缺点：对动态背景适 应性较差，易受背景 干扰影响。
优点：能够适应静态 背景，对光照变化和 场景变化具有较强的 鲁棒性。
03
阴影去除算法研究
基于颜色特征的阴影去除
基于颜色空间的阴影去除算法
通过将图像从RGB颜色空间转换为HSV或YCrCb颜色空间，可以更好地分离阴 影区域，并对其进行处理。
增强适应性：针对不同场景和条件，研究更具适应性的阴影去除算法，提高其对复杂环境和 变化光照条件的鲁棒性。
研究不足与展望
数据集扩充
通过对更大规模、更多样化的数据集进行训练和测试， 提高阴影去除算法的性能和泛化能力。
多模态融合
将不同模态的信息进行融合，如图像、视频和传感器数 据等，以提供更全面和准确的运动目标检测和阴影去除 结果。
基于深度学习的阴影检测算法研究
基于深度学习的阴影检测算法研究随着科技的不断发展，计算机视觉技术也在不断地进步。
其中阴影检测在各个领域都有广泛应用，例如城市规划、视频监控等。
通过阴影检测，可以更加精确地了解建筑物、自然景观、人流等信息，从而更好地为用户和相关机构提供服务。
基于深度学习的阴影检测算法因其精度高、自适应性强等优点日渐成为研究热点。
一、阴影检测算法概述阴影检测算法是指利用数字图像处理技术，通过分析图像中的颜色、纹理、亮度等特征，来判断图像中是否存在阴影。
传统的阴影检测算法需要手动设置阈值和参数，由于其繁琐性和可靠性问题，被逐渐淘汰。
而基于深度学习的阴影检测算法，具有更好的自适应性和鲁棒性。
二、基于深度学习的阴影检测算法的优点基于深度学习的阴影检测算法主要有以下优点：1.精度高：深度学习的算法可以更好的提取图像的特征和模式，从而能够更准确地识别出阴影。
同时，深度学习的算法可以自适应地对不同环境下图像进行处理，从而使算法具有更好的鲁棒性。
2.智能化：深度学习的算法可以学习和存储数据，从而不断完善其自身的模型和判断能力。
当遇到新的数据时，可以快速适应，并进行判断。
3.效率高：深度学习的算法在对大规模数据进行训练时，可以使用GPU等硬件加速技术，使算法运行速度更快。
三、基于深度学习的阴影检测算法的核心原理基于深度学习的阴影检测算法主要包含以下几个步骤：1.数据采集：首先需要从不同来源采集图像数据，例如卫星遥感图像、摄像头拍摄的图像等。
同时需要标记图像中的阴影区域和非阴影区域。
2.数据预处理：对数据进行预处理是深度学习算法不可或缺的一步。
常见的预处理方法包括灰度化、归一化、裁剪等。
此步骤的目的是为了将数据转化为神经网络能够处理的格式。
3.构建模型：为了实现阴影检测的功能，需要构建准确的深度学习模型。
常见的深度学习模型包括卷积神经 networks（CNNs）和长短时记忆 networks （LSTMs）。
4.模型训练：将构建好的模型对数据进行训练，通过调整模型的参数来提高预测准确率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
亮度相同的区域对 以及材质相 同亮度不 同的区域
最后利用 Ｃ Ｒ Ｆ 推理提 高影子边界 的连 续性 。该方
法结 合 图像 的颜色 特 征提 高 了地面 中影 子检 测 的 准确性 ，但对 非地 面 中的影 子检测效果不 理想 ， 并 且影子边 的连续性仍 有待提高 。Ｇ ｕ ｏ等人 于
子检测 方法 。基于模 型的影子检 测方法 Ｈ 多数针
第３ ７卷 第 ２期
２ ０ １ ３年 ３月
燕 山大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｙａ ｎ ｓ ｈ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ｖｂ １ ．３ ７ ＮＯ ．２
Ｍａ ｔ ． ２ ０１ ３
文章编号：１ ０ ０ ７ — ７ ９ １ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ）０ ２ — ０ １ ３ ７ — ０ ６
对， 利用 Ｇ ｒ ａ ｐ ｈ — ｃ ｕ ｔ 推 理确定每一 区域是否为影子 。
该方法通 过区域配对 的思想利用 Ｇ ｒ ａ ｐ ｈ — ｃ ｕ ｔ 确定 图 像 中的影子 ， 但 该方法对 由同一影子分割 而来 的若
干相邻影 子区域 的检测 存在较 多的漏 检现象 ， 导致
检测到 的影 子在局部 区域连续性较差 ， 检 测结果 的 准确性有 待提高 。
中图分类号：Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １
文献标识码 ：Ａ
ＤＯｌ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — ７ ９ １ Ｘ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ ． ０ ０ ９
０ 引言
影子 是 由于光 线 被遮 挡 而产 生 的一种 自然现 象。 影子 的存 在使得 图像 中影 子区域 的亮度 发生 改 变 ，导致部 分 图像 信息丢 失从而影 响到 图像分割 、
总 结发 现 ，现有 的影子 检测 方法 存在 以下不 足 ：１ ）利 用边 界进行影 子检测 的方法 ，其检 测结
基金项 目：河北省 自然科学基金资助项 目 （ Ｆ ２ ０ １ ０ ０ ０ １ ２ ７ ６ ）
作者简介 ： 张世辉 （ １ ９ ７ ３ － ） ，男 ，河北赞皇人，博士，教授 ，主要研究方向为视觉信息处理、智能并联机器人 ，Ｅ ｍａ ｉ ｌ ：ｓ ｓ ｈ ｈ ｚ ｚ ＠
ｙ ｓ ｕ．ｅ ｄ ｕ．ｃ ｎ。
１ ３ ８
燕 山大 学 学 报
２ ０ １ ３
果的准确性有待 提高， 且检测到 的影 子边 界连续性 差 ；２ ）基于 区域 的影子检测 方法 ， 由于漏检现 象 的存在使得检测 到的影子 区域在局 部连续性差 ， 影 子检测的准确性有 待提 高 。
为 了提 高影子 检测 的准 确 性 ，本 文在 现有 颜
摘 要 ：为 了准确检测户 外图像 中的影子 ，本文提出一种基 于区域分割结合梯度方向特 征的影子检测方法。首 先利用均值漂移分割原始 图像 ，其 次利用影子区域分类器并结合亮度信息初步检测 出图像 中的影子区域，然后 利用相 同区域对分类器检测出材质 、亮度均相 同的相邻区域对 ，最后将与初步检测 到的影子 区域相邻且具有相 同材质 、亮度的区域均标记为影子区域 ，最终得到 图像 中所有的影子区域 。实验结果表 明，在现有颜色、纹理、 亮度特征的基础 上，结合分割 区域 的梯度方 向特征进行 影子检测 ，可有效提高影子检测 的准确性 。 关键词 ：户外图像；影子检测 ；区域分割；分类器；梯 度方 向
晨 和傍 晚的光线重 新估计参数 。 为 了解决基 于模型 的影子检 测方法鲁 棒性差 的 问题 ， 学者们 又提 出了 基 于 数据 驱 动 的单 幅 图像影 子检 测 方法 ［ ６ － ８ ］ ｏ Ｚ ｈ ｕ 等 人 于 ２ ０ １ ０年提 出通过提 取分 割区域 的亮度 、
收稿 日期：２ ０ １ ２ — ０ ８ — ３ １
基于 区域分割结合梯度方 向特 征 的户外 图像影子检 测
张世 辉 ’ ，靳 连超
（ １ ．燕 山 大 学 信 息科 学 与工 程 学 院 ，河 北 秦 皇 岛 ０ ６ ６ ０ ０ ４ ：２ ．河 北省 计 算 机 虚 拟 技 术 与 系统 集成 重 点 实 验 室 ．
河北 秦皇 岛 ０ ６ ６ ０ ０ ４ ）
场景理解 、 目标识别和 运动估计 “ 。 等 图像处理效 果 。因此 ，影子检测 越来越 引起广 大学者 的关注 ， 并成 为计算机视觉 领域 的一项重要研 究 内容 。 目前 ， 基 于单 幅图像 的影 子检测方法 可分为两 类： 基 于模 型 的影 子检测方法 和基于数据 驱动 的影
梯度 、纹理特征 训练分类器 ，并结合使用 该分类器 和条件 随机场 （ Ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ Ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ， Ｃ Ｒ Ｆ ） 推 理确 定影 子 区域 。但Байду номын сангаас该方 法是 针对 单色 户外 图像
的 ，检 测 结果 的准确 性较 差 。Ｌ ａ ｌ ｏ ｎ ｄ ｅ等 人 于 ２ ０ １ ０年针 对彩 色户外 图像提 出 了地 面 中影子 的检 测方法 。该方法通过提 取颜色 、纹理 、亮 度特征训 练 Ａｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 分类器 ， 利 用该分类器检 测影子边 界，
对 限制条件 下 的影 子进行 检测 ，鲁棒 性差 。Ｆ ｉ ｎ ｌ ａ —
２ ０ １ １年提 出了基 于区域 配对 的影子检 测方法 。该 方法通过对 图像分割 区域进行配对 ， 得 到材质相 同
ｙ ｓ ｏ ｎ等人 Ｈ 提 出一 种光照不变 的 图像模 型 ，通过 比对原始 图像和光 照不变 图像 找 出影子边 界 。 这种