基于MATLAB的图像分割与多特征融合阴影检测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中复现了CMU ECCV 2010论文的阴影检测算法，通过图像分割与多特征融合技术，精准识别户外照片中的地面阴影，适用于计算机视觉研究与应用开发。

详 情 说 明

基于图像分割与多特征融合的阴影检测系统实现

项目介绍

本项目是卡内基梅隆大学（CMU）ECCV 2010会议论文《Detecting Ground Shadows in Outdoor Consumer Photographs》的核心算法复现版本。系统通过结合颜色、纹理等多维度特征与机器学习分类器，实现了户外自然照片中地面阴影的高精度自动检测。

功能特性

• 智能图像分割：采用多尺度分割技术对输入图像进行区域划分
• 多特征融合分析：提取颜色比率、纹理特征和偏态统计等多维度特征
• 机器学习分类：使用Adaboost算法进行阴影/非阴影区域的精确分类
• 后处理优化：结合路面实况信息提升检测结果的准确性
• 多格式输出：生成阴影掩膜、置信度图、可视化中间结果和性能评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：户外彩色图像（JPEG/PNG格式）
2. 可选提供道路区域标注信息以优化检测效果
3. 配置分割参数和加载预训练分类模型
4. 运行主程序启动阴影检测流程
5. 查看生成的阴影掩膜、置信度图及性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持RGB彩色图像处理的显卡

文件说明

主程序文件实现了系统的完整处理流程，包括图像读取与预处理、多尺度区域分割、多维度特征提取、Adaboost分类器推理、基于路面实况的后处理优化、阴影掩膜生成与可视化，以及最终的性能评估与结果输出。