基于MATLAB的图像阴影检测与去除算法的实现

最新推荐文章于 2024-09-21 09:30:51 发布

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本文介绍如何使用MATLAB进行图像阴影检测和去除。通过颜色空间变换、阈值分割、形态学处理和图像修复技术，实现阴影区域的识别与恢复。提供的代码示例可作为起点，实际应用中可能需要根据具体情况进行优化。

基于MATLAB的图像阴影检测与去除算法的实现

阴影是图像处理中常见的问题之一，它会导致图像信息的丢失和视觉效果的降低。本文将介绍如何使用MATLAB实现图像阴影检测和去除算法，并提供相应的源代码。

阴影检测算法

阴影检测是图像处理中的一项重要任务，它的目标是准确地识别图像中的阴影区域。以下是一个基于颜色空间变换的简单阴影检测算法的示例代码：

function shadowMask = detectShadow(image)
    % 将图像转换为HSV颜色空间
    hsvImage = rgb2hsv(image);
    
    %

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基于MATLAB的图像阴影检测与消除算法实现

2301_78484069的博客

07-16

1240

图像阴影是由于光源不均匀或者物体之间遮挡形成的一种暗影效果，会影响到图像的质量和准确度。因此，如何检测和消除图像中的阴影成为了图像处理领域的一个热门问题。当然，对于不同的图像和阴影类型，具体的算法细节和参数选择还需根据具体情况进行调整。阴影检测：采用颜色比较法，将图像像素点的灰度值与其周围像素的灰度值进行比较，如果差值超过设定的阈值，则认为该像素点存在阴影。阴影消除：采用颜色修正法，对图像中阴影区域进行颜色校正，使其与非阴影区域达到一致。图像预处理：将输入的RGB图像转换为灰度图像，并进行去噪处理。

MATLAB 基于图像阴影检测和消除算法的实现

最新发布

走向CTO的路上...

09-07

452

图像阴影检测和消除是计算机视觉领域的重要研究方向，在图像增强、目标识别、场景理解等领域有着广泛应用。本文将介绍基于 MATLAB 的图像阴影检测和消除算法，该算法利用图像的颜色、亮度等信息，能够有效地检测和消除图像中的阴影。基于 MATLAB 的图像阴影检测和消除算法是一种有效的方法，可以应用于图像增强、目标识别等领域。MATLAB 提供了强大的工具和函数，可以方便地实现该算法。

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图像去阴影

jacke121的专栏

12-07

5942

# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 import numpy as np import os #%% import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%% def max_filtering(N, I_temp): wall = np.full((I_temp.shape[0]+(N//2)*2, I_temp.shape[1]+(N//2)*2), -1) wal...

基于YCbCr、BasicLight、EnhancedLight的图像阴影去除算法-MATLAB

04-02

基于YCbCr、BasicLight、EnhancedLight的图像阴影去除算法-MATLAB

MATLAB实现阴影去除技术实战教程

weixin_29041443的博客

09-21

1047

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在图像处理和计算机视觉领域，阴影去除是一个关键问题，因为它可能降低图像质量并对物体识别等应用造成影响。本教程提供了一个基于MATLAB的实用阴影去除解决方案，涵盖了从图像预处理到阴影校正的整个过程。教程可能使用机器学习技术如SVM或深度学习模型来训练阴影识别和去除模型，旨在帮助开发者快速理解和实施阴影去除技术。 1. 图像处...

MATLAB实现YCbCr色彩空间及光照模型的图像阴影去除算法

weixin_33245447的博客

09-09

1009

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像阴影去除是提升图像视觉质量及分析准确性的关键步骤。本项目介绍了一个基于YCbCr色彩空间和两种光照模型（BasicLight与EnhancedLight）的阴影去除算法在MATLAB中的实现。详细解释了YCbCr色彩空间、图像阴影的概念、光照模型以及MATLAB在图像处理中的作用。用户将通过MATLAB工具箱学习如何应用这些模型和...

图像阴影去除方法-MATLAB

火球的博客

04-17

8739

图像阴影去除方法-MATLAB 如何去除简单图像的阴影？ 1.将图像转换到HSV空间，利用明度和饱和度选中阴影区域像素， 2.调整阴影为区域像素白色，（可根据背景色修改HSV的取值，修改为不同色调和亮度） HSV色差空间对照表 3.转回RGB空间 I=imread('yinying.jpeg'); subplot(121),imshow(I),title('原图') HSV=rgb2hsv(I);h=HSV(:,:,1);v=HSV(:,:,3);s=HSV(:,:,2); [width,height]

Matlab-基于matlab实现的影子检测及去除算法-附项目源码+效果展示-优质项目实战

04-02

本文介绍了如何利用Matlab这一强大的数学计算和可视化软件平台，实现一个基于Matlab的影子检测及去除算法，并附带完整的项目源码和效果展示。本项目不仅具备理论研究的价值，更是一个优质的项目实战案例，对于希望...

基于MATLAB的图像阴影去除方法实现

05-30

常见的去阴影算法包括基于光照模型的反投影法、基于图像复原的迭代法以及基于深度信息的阴影去除法等。这些方法可能需要额外的先验信息，例如场景的几何结构、光源方向或物体的深度图。近年来，深度学习模型（如卷积...

精选资源

图像阴影检测与去除算法 Shadow Detection and Removal

04-26

本文将深入探讨图像阴影检测与去除算法，并基于提供的"Shadow Detection and Removal"代码进行解析。首先，阴影检测的基本思路是区分图像中的阴影区域和非阴影区域。常见的方法有基于颜色、亮度和对比度的变化，...

【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

蒟蒻

12-20

4997

阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务。在图像分割过程中，阴影可能会产生错误的片段。此外，在对象检测算法中，阴影可能被错误地检测为对象。目前已有多种研究提出了各种基于像素和基于区域的方法来检测并去除图像中的阴影。大多数的阴影检测方法都需要多幅图像来进行相机的校准，但是最好能够从单一图像中提取阴影。同时，从单一图像中区分黑暗物体和阴影也具有一定的难度。在阴影区域检测和去除的工作上，基于LAB等效图像的RGB图像的平均值选择阴影检测方法卓有成效。

shading-correction:去除图像的阴影（或强度不均匀的背景）-matlab开发

05-29

生物医学成像中的一个常见现象是由于感兴趣的样本和采集技术而存在虚假强度变化。在光学显微镜中，这种变化可能源于样品厚度不均匀、物体离焦（厚切片）或偏离科勒照明，通常称为阴影。在磁共振成像中，强度不均匀性或偏置场可能由射频 (RF) 线圈均匀性、静态场不均匀性、RF 穿透以及样本的解剖结构和位置的变化引起。此 Matlab 代码追溯校正图像中的阴影。该算法是全自动的，详细信息在本文中描述： Reyes-Aldasoro, CC，基于信号包络估计的回顾性阴影校正算法，Electronics Letters (2009)，2009 年 4 月 23 日；卷45，第 9 期，p。 454-456。

四种视频阴影去除算法，包括相除法、HSV法

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MATLAB阴影提取

04-02

利用matlab工具，运用微分数学形态学算法提取阴影，提取结果可以较好的与原6影像进行匹配。

几种阴影去除算法，包括相除法、HSV法等四种

02-22

详细说明：实现了几种阴影去除算法，包括相除法、HSV法等四种-Achieved several shadow removal algorithms, including the phase division, HSV law four kinds of

去除图像阴影

FreshHhand的博客

12-07

2977

原理应该是这样的：首先为了方便处理，我们通常会对图片进行灰度转换（即将图片转换成只有一个图层的灰色图像）。然后我们分析一下，在上面的图片中有三个主色调，分别是字体颜色（黑色）、纸张颜色（偏白）、阴影颜色（灰色）。知道这点后我们就好办了。我们只需要把灰色和白色部分都处理为白色就好了。那要我怎么才知道白色和灰色区域呢？对于一个8位的灰度图，黑色部分的像素大致在0-30左右。白色和灰色应该在31-255左右（这个范围只是大致估计，实际情况需要看图片）。如图：左边是原图，右边是处理后的图片。我们

matlab画阴影图

jerry003的博客

09-11

1万+

基本原理 MATLAB画阴影图，其实质就是把阴影当作是一个由多段线连接而成的封闭区域，然后就该区域进行填充颜色而已。举例 x = 0:0.1:10; y = 1 + sin(x); % I create some yu and yl here, for the example yu = y+.2; yl = y-.1; fill([x fliplr(x)], [yu fliplr(yl)], [.9805 .7031 .6797], 'linestyle', 'none', 'FaceAlpha',0.5

基于亮度差算法的图像阴影遮挡去除——MATLAB仿真

ByteKnight的博客

09-11

518

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。在亮度差分图像中，阴影区域通常具有较低的亮度值。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。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。函数是一个图像修复函数，可以使用MATLAB的图像修复工具包或自定义实现。基于亮度差算法的图像阴影遮挡去除——MATLAB仿真。请注意，上述代码中的。

阴影去除算法