实现了几种阴影去除算法

资 源 简 介

实现了几种阴影去除算法

详 情 说 明

在图像处理领域，阴影去除是一项常见但具有挑战性的任务。本文将介绍几种有效的阴影去除方法，包括基于相除法和HSV色彩空间的技术，以及它们的核心思路和应用场景。

相除法阴影去除 相除法基于一个简单的观察：在光照变化下，阴影区域的像素值变化通常表现为乘性衰减。通过将RGB通道分别除以某个基准值（如非阴影区域的平均亮度），可以部分抵消阴影效应。这种方法计算高效，但对均匀光照假设较强，适合光照变化平缓的场景。

HSV空间变换法 HSV（色相、饱和度、明度）色彩空间更贴近人类对颜色的感知。阴影主要影响明度（V）通道而较少改变色相（H）。通过分离HSV通道后调整明度分量，或结合饱和度信息进行阈值分割，能够更自然地还原阴影区域的原始色彩。

基于统计的阈值法 通过分析图像的直方图分布，设定全局或局部阈值来区分阴影区域。例如结合Otsu算法或自适应阈值技术，但可能受纹理干扰需后处理优化。

光照补偿模型 部分方法会建立光照分布模型（如Retinex理论），通过估计环境光分量来反向校正阴影。这类方法对复杂光照更具鲁棒性，但计算复杂度较高。

实际应用中常需组合多种技术，例如先通过HSV初步定位阴影区域，再使用相除法细化处理。选择算法时需权衡实时性需求与场景复杂度。