在智能视频监控系统中，运动阴影如果被误判为运动目标，将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题，设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合，用于提取运动目标，再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间，通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较，实现对阴影区域的检测和去除 ,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统，验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影，从而准确的检测出运动目标，同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。

HSV色彩空问的阴影消除算法，无阈值的阴影消除算法，图像阴影自动去除算法

运动目标阴影消除的算法与实现.pdf

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1.openGL软阴影，消除硬阴影，消除阴影中的锯齿，和伪影 2.生成柔和阴影——百分比邻近滤波（PCF） 3.有多种方法可以用来模拟半影效果以在软件中生成柔和阴影。最简单也最常见的一种方 法叫作百分比邻近滤波（Percentage Closer Filtering，PCF） 4.在PCF 中，我们对单个点周围 的几个位置的阴影纹理进行采样，以估计附近位置在阴影中的百分比。

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基于灰度图的阴影消除，通过对水平方向的投影图的峰值，提取前景（投影值与峰值比小于阈值时认为是阴影）

针对视频内容分析中的物体检测问题，提出一种新的基于YUV颜色空间的阴影消除方法，相比其他基于YUV颜色空间阴影检测方法，该方法为提高检测精度，使用自适应的动态门限。首先，在RGB颜色空间中使用背景差，得到仅包含目标物体及其阴影的图像。然后在YUV颜色空间中对此图像的色度进行统计分析，搜索出色度变化缓慢的区间，再针对每个色度区间确定对应的亮度区间，获得估计门限。最后，利用以上门限检测并消除阴影。实验结果表明，该方法对不同光照情况下的物体阴影都有很好的消除效果。

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