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基于光照无关图的图像去阴影方法研究

作　者: 傅利琴
导　师: 黄微
学　校: 上海大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 阴影去除 光照无关图 Fisher判别 梯度域 泊松方程
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 2次
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内容摘要


阴影是一种由成像条件引起的图像降质现象，它使地物目标反映的信息量缺损或受到干扰，降低图像的解译精度，严重影响图像的各种定量分析与应用。为了消除阴影对后续图像处理带来的不利影响，必须对图像中的阴影区域进行去除。目前典型的阴影去除方法主要分为两类：基于泊松方程的阴影去除算法和基于阴影因子估计的阴影去除算法。第一类方法操作简单，但由于简单地将阴影边界梯度设置为零，导致恢复后图像中阴影边界的纹理丢失严重。第二类方法将阴影分为全影和半影，且分别对其进行处理，去除结果比传统方法具有较好的改进。然而，该类方法需多次人机交互，复杂度较高。而且这两类方法都必须确定精确的阴影边界，边界定位的精确程度直接影响阴影去除效果，这对于纹理丰富或场景复杂的图像本身就是一个难点。针对这些问题和不足，本文的主要工作和创新之处体现在以下方面：1、分析了阴影的光谱和几何特性，总结了当前的阴影去除方法的优缺点，提出了基于Fisher判别的光照无关图去阴影算法。该方法不需要检测阴影边界，只需利用光照无关图与各波段灰度图像之间的线性关系，重构出无阴影的彩色图像。针对传统的光照无关图通过遍历获取最佳投影方向，速度慢且精度不高的问题，提出了利用Fisher判别方法快速精确地取得最佳投影方向，从而获得精确的光照无关图。2、提出了基于梯度域的阴影去除算法。先确定出阴影的大概边界，然后在梯度域中，分别对阴影内部和阴影边界的梯度进行最优化地修正，得到无阴影图像的梯度场。最后利用泊松方程，恢复出阴影区域内的信息。该算法操作简单，且阴影区域内纹理细节得到了较好恢复。通过以上工作，本文实现了复杂场景下阴影快速有效地去除，同时阴影区域内的纹理细节得到了较好地恢复，且不需要多次人机交互。通过对多幅图像进行实验，验证了算法的有效性和可行性。

全文目录


摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
第一章 绪论  11-14
  1.1 课题研究的目的和意义  11-12
  1.2 国内外研究概况  12-13
  1.3 论文的主要研究内容  13-14
第二章 阴影基本知识  14-24
  2.1 图像成像理论  14-19
    2.1.1 光线  14-15
    2.1.2 光反射模型  15-17
    2.1.3 成像模型  17-19
  2.2 图像中阴影的特性  19-23
    2.2.1 阴影的形成原理  19-20
    2.2.2 阴影的几何性质  20-21
    2.2.3 阴影的光谱性质  21-23
  2.3 本章小结  23-24
第三章 典型阴影去除算法  24-34
  3.1 基于泊松方程的阴影去除算法  24-29
    3.1.1 泊松方程重构  25-26
    3.1.2 算法流程  26-27
    3.1.3 实验结果及分析  27-29
  3.2 基于阴影因子估计的阴影去除算法  29-32
    3.2.1 阴影因子估计  29-31
    3.2.2 实验结果及分析  31-32
  3.3 本章小结  32-34
第四章 基于 Fisher 判别的光照无关图去阴影算法  34-42
  4.1 光照无关图原理及算法  34-36
  4.2 Fisher 判别准则原理及算法  36-38
  4.3 线性最小二乘拟合原理  38-39
  4.4 实验结果及分析  39-41
  4.5 本章小结  41-42
第五章 基于梯度域的阴影去除算法  42-53
  5.1 梯度域阴影去除算法的基本原理  42
  5.2 阴影边界确定  42-43
  5.3 阴影内部梯度修复  43-44
  5.4 阴影边界区域的梯度恢复  44-46
    5.4.1 确定修复优先级  45-46
    5.4.2 搜索最佳匹配块并填充  46
    5.4.3 更新置信度  46
  5.5 算法流程  46-47
  5.6 实验结果及分析  47-52
    5.6.1 视觉评价  47-50
    5.6.2 纹理一致性分析  50
    5.6.3 亮度曲线分析  50-52
  5.7 本章小结  52-53
第六章 结论与展望  53-55
  6.1 总结  53-54
  6.2 展望  54-55
参考文献  55-59
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文  59-60
作者在攻读硕士学位期间所作的项目  60-61
致谢  61

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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