针对合成孔径雷达图像目标识别问题,在基于图像成像模型分析基础上,提出了一种融 合SAR目标轮廓和阴影轮廓的目标识别算法。首先提出了一种基于去控制标记符的SAR图像 分割算法,得到SAR图像目标轮廓和阴影轮廓,然后用这2种轮廓融合,用傅立叶描述子将二 维数据转为一维数据,最后用基于串接准则的融合算法得到识别结果,进行SAR目标识别。基 于MSTAR的实验结果验证了本算法的有效性。实验结果证明:目标轮廓和阴影轮廓的结合,除 反映本身包含的局部空间结构信息外,还能反映SAR目标的高度信息,较单一轮廓特征,是一

用法：stdshade（矩阵，alpha，acolor，F，smth） 绘制来自数据矩阵的均值和标准差（std），其中每一行都是一个观察值。 std 可以更改为代码中均值（sem）的标准误差。 sem / std显示为阴影。 - acolor 定义使用的颜色（默认为红色） - F 分配使用的 x 轴（默认为 1 的步长）。 - alpha 定义阴影的透明度（默认为无阴影和黑色平均线） - smth 定义平滑因子（默认为不平滑）

思路 把原始窗口阴影想象成单色的矩形 这个矩形经过高斯模糊处理后, 加上偏移即形成阴影 实际上绘制时与原窗口重叠的部分应该不计算, 这样的话效率还可以 模块没有用到GDIPlus, 只是创建了一个32位的位图 实际上也可以用Direct2D硬件加速计算高斯模糊效果 但考虑到不是所有系统(比如XP, 早期WIN7, Windows安全模式)都支持d2d1_1, 只好作罢 其实是不会Direct2D( 用法 在程序创建阴影之前调用 阴影_初始化, 指定阴影类名和实例句柄, 一般填 #DEFAULTSHADOWNAME 和 0 即可 在程序销毁阴影之后调用 阴影_反初始化, 释放资源是个好习惯 如果要使用阴影, 有两种方案 一种是使用 阴影_通知, 自行发送消息创建/销毁/更新窗口, 例子见测试窗口程序集 另一种使用 阴影_创建/阴影_销毁/阴影_更新 这3个函数, 例子见测试窗口2程序集

该例程将在两个用户定义的向量之间的二维绘图区域上加阴影。 只需传递两个向量及其对应的水平坐标，选择填充颜色和透明度级别以及中提琴！ 您有一个在两个输入向量之间着色的图形。

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public void SetBits() { //绘制绘图层背景 Bitmap bitmap = new Bitmap(Main.Width + 10, Main.Height + 10); Rectangle _BacklightLTRB = new Rectangle(20, 20, 20, 20);//窗体光泽重绘边界 Graphics g = Graphics.FromImage(bitmap); g.SmoothingMode = SmoothingMode.HighQuality; //高质量 g.PixelOffsetMode = PixelOffsetMode.HighQuality; //高像素偏移质量 ImageDrawRect.DrawRect(g, Properties.Resources.main_light_bkg_top123, ClientRectangle, Rectangle.FromLTRB(_BacklightLTRB.X, _BacklightLTRB.Y, _BacklightLTRB.Width, _BacklightLTRB.Height), 1, 1); if (!Bitmap.IsCanonicalPixelFormat(bitmap.PixelFormat) || !Bitmap.IsAlphaPixelFormat(bitmap.PixelFormat)) throw new ApplicationException("图片必须是32位带Alhpa通道的图片。"); IntPtr oldBits = IntPtr.Zero; IntPtr screenDC = Win32.GetDC(IntPtr.Zero); IntPtr hBitmap = IntPtr.Zero; IntPtr memDc = Win32.CreateCompatibleDC(screenDC); try { Win32.Point topLoc = new Win32.Point(Left, Top); Win32.Size bitMapSize = new Win32.Size(Width, Height); Win32.BLENDFUNCTION blendFunc = new Win32.BLENDFUNCTION(); Win32.Point srcLoc = new Win32.Point(0, 0); hBitmap = bitmap.GetHbitmap(Color.FromArgb(0)); oldBits = Win32.SelectObject(memDc, hBitmap); blendFunc.BlendOp = Win32.AC_SRC_OVER; blendFunc.SourceConstantAlpha = Byte.Parse("255"); blendFunc.AlphaFormat = Win32.AC_SRC_ALPHA; blendFunc.BlendFlags = 0; Win32.UpdateLayeredWindow(Handle, screenDC, ref topLoc, ref bitMapSize, memDc, ref srcLoc, 0, ref blendFunc, Win32.ULW_ALPHA); } finally { if (hBitmap != IntPtr.Zero) { Win32.SelectObject(memDc, oldBits); Win32.DeleteObject(hBitmap); } Win32.ReleaseDC(IntPtr.Zero, screenDC); Win32.DeleteDC(memDc); } }

针对运动目标检测中阴影的存在会导致目标形状扭曲、多个目标之间出现粘连等问题，提出一种基于视频图像的阴影去除方法。该方法在分析阴影产生机理的基础上，根据各像素点YUV空间上的像素模型，计算出带有阴影的目标相对于背景的失真系数，再根据设定的阈值区分出目标的实际轮廓和阴影区域，从而将目标阴影去除。实验结果表明，该方法能够快速检测和去除目标阴影，准确反映出目标的实际轮廓，并能够有效解决目标粘连问题。

用osg实现的隐形效果，实时阴影，效率高效果好

演示了OpenSceneGraph（OSG）中如何根据法线图片快速生成简单地形，以及任意物体阴影在此地形上的投射。 VS 2008+OSG 2.6测试通过