36、基于邻域区域重光照的单图像阴影去除

基于邻域区域重光照的单图像阴影去除

1. 概述

本文提出了一种用于单图像阴影去除的新方法，该方法有两大主要贡献：一是基于阴影区域和相邻光照区域之间的亮度值直方图匹配，以及在 a 和 b 通道中添加基于中值的偏移量的新区域重光照变换；二是提出了一种新的分类器，用于自动识别合适的光照 - 阴影区域对。

2. 区域重光照

给定阴影区域 $R_s$ 和相同材质的相邻非阴影区域 $R_l$，寻找一个变换 $T$ 来对 $R_s$ 进行重光照。由于两个区域彼此相邻且材质相同，$R_s$ 的变换版本应与光照区域 $R_l$ 的外观相近，即 $T(R_s, R_l) = \hat{R}_s$，使得 $\hat{R}_s \approx R_l$。

具体操作步骤如下：
1. 亮度直方图匹配 ：在 CIELab 颜色空间中进行重光照变换。首先计算 $R_l$ 的亮度值（L 通道）的 50 -bin 直方图 $H_{R_l}(L)$，然后使用 Matlab 的 histeq 函数进行直方图匹配，使阴影区域的 L 值与光照区域的直方图匹配。
2. 排除边界像素 ：图像分割在区域边界附近常存在小误差，这些杂散像素会影响直方图匹配结果。因此，仅使用每个区域的核心像素进行重光照变换，即排除通过 3x3 单位矩阵腐蚀每个区域得到的外边缘像素。
3. 调整 a 和 b 通道 ：通过添加 $R_l$ 和 $R_s$ 的 a 通道中值的差值来调整阴影区域的 a 通道，对 b 通道进行相同操作，完成重光照过程 $T(R_s,