基于亮度差算法的图像阴影遮挡去除——MATLAB仿真

基于亮度差算法的图像阴影遮挡去除——MATLAB仿真

图像阴影遮挡是在计算机视觉和图像处理中常见的问题之一。本文将介绍一种基于亮度差算法的图像阴影遮挡去除方法，并提供相应的MATLAB仿真源代码。

1. 算法原理
   亮度差算法是一种常用的图像阴影遮挡去除方法。其基本思想是通过分析图像中的亮度变化来检测和去除阴影区域。具体步骤如下：

步骤1: 载入图像
首先，将待处理的图像载入到MATLAB环境中。可以使用MATLAB的imread函数读取图像文件，并将其转换为灰度图像。

步骤2: 计算亮度差分图像
接下来，计算原始图像的亮度差分图像。可以通过对原始图像进行高斯滤波平滑处理，然后计算平滑后的图像与原始图像的差值来得到亮度差分图像。

步骤3: 阴影区域检测
在亮度差分图像中，阴影区域通常具有较低的亮度值。因此，可以通过设置一个阈值来检测阴影区域。将亮度差分图像中低于阈值的像素点标记为阴影像素。

步骤4: 阴影去除
最后，利用图像修复技术对阴影区域进行修复。可以使用图像修复算法（如基于纹理合成或基于领域填充）来填充阴影区域，以恢复原始图像的外观。

2. MATLAB仿真实现

下面是基于亮度差算法的图像阴影遮挡去除的MATLAB仿真源代码：

% 步骤1: 载入图像
image =