阴影检测代码

资 源 简 介

阴影检测代码

详 情 说 明

Lalonde博士在ECCV 2010发表的阴影检测算法是该领域的重要研究成果。该算法采用多步骤处理流程，首先对输入图像进行分割，将图像划分为多个区域以便后续分析。在特征提取阶段，算法采用了颜色比率、纹理特征和偏态统计等多维度特征，这些特征能有效捕捉阴影区域的视觉特性。

颜色比率特征通过比较不同区域的色彩分布差异来识别可能的阴影区域。纹理特征分析则检测由于光照变化导致的表面纹理变化。偏态统计特征能够捕捉阴影区域特有的亮度分布特性。

算法核心采用Adaboost分类器对提取的特征进行训练和预测。Adaboost通过组合多个弱分类器来构建强分类器，在阴影检测任务中表现出良好的准确性。分类过程中还结合了路面实况等场景信息来提高检测精度。

该算法的主要优势在于检测准确率高，能够有效区分真实阴影和其他类似暗区。但由于采用了较为复杂的特征组和多步骤处理流程，算法的运算时间较长，这在实时性要求较高的应用中可能成为限制因素。该研究为后续的阴影检测技术发展提供了重要参考框架。