阴影检测

资 源 简 介

阴影检测

详 情 说 明

阴影检测是计算机视觉中处理光照变化的重要技术。LOCALNORMALIZE A算法通过结合局部归一化操作与HSI颜色空间转换来提升检测效果。其核心思想是先转换RGB图像到HSI色彩模型，该模型将亮度（I）与色度（H/S）分离，更利于阴影区域的识别。

关键处理步骤包括： 颜色空间转换：将输入图像从RGB转换到HSI空间，利用色调（Hue）和饱和度（Saturation）对阴影的敏感性 局部归一化：通过计算像素邻域的均值与标准差，消除光照不均带来的影响，增强阴影区域的对比度 阈值分割：对处理后的亮度分量进行自适应二值化，最终分离阴影与非阴影区域

该方法的优势在于通过HSI空间解耦颜色和亮度信息，配合局部归一化有效抑制高光干扰，特别适用于自然光照条件下的场景。实际应用时需注意调整邻域窗口大小以适应不同尺度的阴影特征。