几种阴影去除算法

资 源 简 介

几种阴影去除算法

详 情 说 明

在数字图像处理领域，阴影去除（Shadow Removal）是提升图像分析质量的关键步骤，尤其对目标检测、场景分割等任务至关重要。以下是几种典型算法的核心思路和应用特点：

相除法（Ratio-based Method） 通过计算阴影区域与非阴影区域的像素强度比值建立线性关系，利用光照不变性假设调整阴影区亮度。优势在于计算简单，适用于光照均匀的场景，但对复杂纹理或动态阴影效果有限。

HSV颜色空间法 将图像从RGB转换到HSV通道，利用阴影在饱和度（S）和明度（V）上的低值特性进行阈值分割。该方法对颜色失真敏感度低，适合自然场景，但需人工调整阈值参数。

基于物理模型的方法 结合光照反射模型（如Retinex理论），分解图像的本征反射分量和光照分量。这类方法能处理非均匀阴影，但计算复杂度较高，依赖场景先验知识。

深度学习法（扩展思路） 虽未在原始实现中提及，但当前主流会采用CNN或生成对抗网络（GAN）端到端学习阴影特征。这类方法泛化性强，但需要大量标注数据训练。

算法选择建议：相除法和HSV适合轻量级应用；对精度要求高的场景可考虑物理模型或深度学习。实际效果受阴影类型（投射/附着）、环境光照等因素显著影响。