基于小波分析的图像阴影智能检测MATLAB系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于小波变换的图像阴影智能检测。通过多尺度分解分析小波系数特征，结合阈值分割与形态学处理，精确识别并提取图像阴影区域，输出可视化检测结果。

详 情 说 明

基于小波分析的图像阴影智能检测系统

项目介绍

本项目基于二维离散小波变换（2D-DWT）技术，实现对图像中阴影区域的自动识别与精确提取。系统通过对输入图像进行多尺度分解，分析小波系数在阴影区域的特性差异，结合自适应阈值分割与形态学处理，有效分离阴影区域。适用于遥感影像分析、自动驾驶环境感知、数字图像增强等多种应用场景，支持对不同光照条件下图像的批量处理。

功能特性

• 多尺度小波分析：利用2D-DWT进行多分辨率分解，捕捉阴影在不同尺度下的特征表现
• 自适应特征提取：基于能量分布特性自动识别阴影相关的小波系数
• 智能阈值分割：采用自适应阈值算法实现阴影区域的初步二值化
• 形态学优化：通过后处理操作优化阴影掩模边界，消除噪声干扰
• 批量处理支持：可同时对多张输入图像进行连续处理
• 多格式输出：生成二值掩模、可视化标注图及详细检测报告

使用方法

1. 准备图像：将待检测图像放置于指定输入目录（建议使用包含明显光照对比的JPG/PNG/BMP格式图像）
2. 参数配置：根据需要调整小波分解层数、阈值参数等设置（可选）
3. 执行检测：运行主程序启动阴影检测流程
4. 获取结果：在输出目录查看生成的阴影掩模图像、标注图像和统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存建议：不低于4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件包含了系统的核心处理流程，主要实现以下功能：图像读取与预处理、小波变换多尺度分解、阴影特征分析与提取、自适应阈值分割计算、形态学后处理优化、结果可视化生成以及检测报告输出。该文件整合了完整的阴影检测算法链路，通过模块化设计实现各处理阶段的有机协同。