基于hsv特性去除阴影

资 源 简 介

基于hsv特性去除阴影

详 情 说 明

在车辆检测的计算机视觉应用中，前景提取后往往存在阴影干扰，这会严重影响检测精度。利用HSV颜色空间的特性可以有效地解决这一问题。HSV分别代表色调(H)、饱和度(S)和明度(V)，这种颜色模型更接近人类对颜色的感知方式。

阴影区域在HSV空间中呈现出特定的规律性变化：色调基本保持不变，但明度值会显著降低，饱和度也会有所变化。基于这个特征，我们可以通过设定合理的阈值来判断哪些区域属于阴影。具体来说，当前景像素的色调与原背景相似，但明度明显低于背景时，就可以判定为阴影。

在实际应用中，这种方法需要先获取背景模型的HSV特征，然后与当前帧的前景进行对比。通过适当的参数调整，可以平衡阴影去除效果和前景保留完整性。这种方法对动态光照条件具有一定的鲁棒性，是车辆检测中常用的预处理手段。