图像阴影检测是计算机视觉领域中的一个重要课题，它涉及到图像处理、模式识别以及机器学习等多个方面。阴影在图像中经常导致视觉误导，使得图像分析、目标检测和识别等任务变得复杂。以下是一些针对阴影检测与消除的主要技术及其原理： 1. 运动检测与跟踪方法：《一种具有良好完整性的运动检测与跟踪方法.pdf》可能探讨了如何通过分析图像序列中的像素变化来检测运动物体，并利用这些信息来区分阴影和实际运动。运动检测通常涉及帧差法、光流法或背景建模等技术。 2. 方差分析的运动目标检测：《一种基于方差分析的运动目标检测算法.pdf》可能介绍了一种利用像素值的方差来区分静态背景和动态目标的方法。方差分析可以揭示图像中的显著变化，从而辅助阴影与运动目标的分离。 3. 合成孔径雷达（SAR）图像处理：《一种合成孔径雷达图像阴影和目标检测的方法.pdf》可能详细阐述了SAR图像的特性，SAR图像由于其特殊的成像机制，阴影和目标的检测具有额外的挑战，需要特殊算法来解析。 4. 彩色空间的阴影检测：《一种基于RGB彩色空间的影像阴影检测方法.pdf》可能介绍了如何利用RGB色彩模型的特性来识别和分离阴影。不同的颜色通道可以提供关于阴影和物体颜色的线索，从而帮助检测。 5. 颜色恒常性理论：《一种基于颜色恒常性理论的城市高分辨率遥感影像阴影消除方法.pdf》可能利用颜色恒常性原理，即物体颜色在不同光照条件下保持相对不变的理论，来恢复阴影遮盖下的真实颜色，进而消除阴影。 6. 建筑物变化检测：《一种基于阴影检测的建筑物变化检测方法.pdf》可能讨论了在城市遥感影像中，如何通过精确的阴影检测来避免误识别为建筑物的变化，确保建筑物检测的准确性。 7. 差分和能量最小化方法：《一种基于差分的彩色航空影像阴影检测方法.pdf》和《一种基于能量最小化的运动阴影检测方法.pdf》可能分别介绍了利用图像差分来捕捉变化区域，以及通过优化能量函数来分离阴影和运动目标的技术。 8. 基于运动阴影的目标检测：《一种基于运动阴影的目标检测算法.pdf》可能提出了一个利用运动阴影特性来辅助目标检测的策略，通过分析阴影与运动的关系，提高目标识别的准确性和鲁棒性。 这些文献涵盖了多种技术和方法，旨在提升阴影检测的精度和效果，以服务于更广泛的计算机视觉应用，如自动驾驶、视频监控、遥感图像分析等。学习和理解这些方法可以帮助我们更好地应对实际场景中的阴影问题，提升图像理解和分析的效率和准确性。

使用LAB颜色空间进行阴影检测 该存储库包含该论文的python实现：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila，“使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除”，IJCSI 2013： ：//www.ijcsi.org/papers/IJCSI 我们使用LAB颜色空间来确定航空影像中阴影上的区域，可以将其用作阴影地面真相图进行分析。

图像模糊matlab代码

Shadow Detection and Removal 代码，图像阴影检测与去除算法效果优秀

资源包含文件：课程word+答辩PPT+项目源码及测试图片 数字图像中阴影是普遍存在的，而且其为数字图像处理的很多任务，如图像特征提取，图像识别，图像分割带来了不利的影响。一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。 与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942

MF遮罩 重要信息：Windows（〜1G）上的Fmask 4.0 beta软件现在可以使用了！ 可以在此[链接]（ ）下载。 对于Landsats 4-8而言，此版本的Sentinel 2具有更好的云，云阴影和降雪检测结果，以及更好的结果（与USGS当前用作Collection 1 QA波段的3.3版本相比）。 该软件可以同时用于Landsats 4-8 Collection 1产品和Sentinel 2 Level-1C产品。 注意此新版本（包括MFmask的所有功能）在山区比MFmask 1.1效果更好。 有关Fmask 4.0工具的更多信息，可以在找到。 好消息！ MFmask 1.1 beta已公开发布。 这个新包装可以完全自动运行！ 称为MFmask（Matlab软件包）的软件用于Landsat 4-8图像的自动云，云阴影和雪遮罩。 MFmask是通过将数字高程模型（D

针对智能交通系统中的实时车型识别和车流量统计，提出了一种有效的车流量检测和车型识别算法。首先根据机动车道在视频图像中设置虚拟线圈作为检测区域，运用背景差分提取前景目标，并采用基于颜色和纹理的阴影检测方法去除所检测目标中的阴影部分。然后采用两步法进行车型识别并统计对应的车型的车流量。先通过提取目标车辆轮廓的外接最小矩形框面积初步识别车型，然后引入扩展Kalman滤波的跟踪模型统计车辆轮廓目标经过检测区域的帧数，进一步判断所属车型，最后统计对应车型的车流量。实验表明该方法具有较高识别和统计精度，满足对车辆实时监控管理的要求。

基于光谱特征的高空间分辨率遥感影像阴影检测

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。

python利用opencv 实现运动目标的跟踪与阴影检测 import cv import cv2 import numpy as np import Image