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

实例阴影检测（CVPR'20） *，*，王琼，Pheng -安恒，和（*联合第一作者。） [ ] [ ] [ ] 实例阴影检测旨在找到与对象实例配对的阴影实例。 我们提出了一个数据集，一个深入的框架和一个评估指标来应对这一新任务。 此在上。 依存关系 python> = 3.6 火炬== 1.3.0 + cu100 火炬视觉== 0.4.1 + cu100 张量板 赛顿 朱皮特 scikit图像 麻木 的OpenCVPython的 pycocotools 安装 安装LISA和pysobatools $ cd InstanceShadowDetection $ python setup.py install $ cd PythonAPI $ python setup.py install 码头工人 $ cd InstanceShadowDetection/docker $

在HSV空间内对视频数据进行阴影检测，进而去除阴影