63、基于纹理特征和颜色空间的移动投影阴影去除及图像特征归一化方法

基于纹理特征和颜色空间的移动投影阴影去除及图像特征归一化方法

移动投影阴影去除

在图像和视频处理中，阴影的存在常常会干扰目标的检测与识别。现有的像素纹理阴影去除算法和基于 YUV 颜色空间的阴影检测算法都有各自的局限性。像素纹理阴影去除算法在去除阴影时会出现前景区域缺失的现象；而基于 YUV 颜色空间的阴影检测算法对深色阴影效果不佳，容易出现误检或漏检。

为了弥补单一算法的缺陷，可以根据阴影的特定特征，对这两种算法去除的阴影区域进行融合。阴影区域融合的标准如下：
- 移动对象阴影区域的像素值小于对应背景的像素值。
- 由于投影区域没有直接光源，只有空气散射，移动对象的阴影区域相对于彩色阴影区域会变蓝。具体来说，前景区域的 RGB 通道像素值都小于对应背景的 RGB 通道像素值，且前景与对应背景的 R 通道和 G 通道像素差值大于 B 通道。

实验设置

为了评估提出的方法，在多种环境下进行了实验，使用了四个具有挑战性的室内外数据集，包括高速公路、平房、办公室和行人数据集。以下是这些数据集的技术细节：
| 场景类型 | 室外/室内 | 帧数 | 尺寸 |
| — | — | — | — |
| 高速公路 | 室外 | 1700 | 320 240 |
| 平房 | 室外 | 1700 | 360 240 |
| 办公室 | 室内 | 7400 | 352 240 |
| 行人 | 室外 | 1100 | 360 240 |

每个数据集都有其独特的挑战，例如：
- 高速公路数据集展示了交通繁忙、阴影强烈且面积大