本文主要介绍了单幅彩色数字图像中阴影分割和阴影去除的相关算法.阴影分割即从有阴影的数字图像中确定阴影的轮廓.阴影的去除即在阴影分割的基础上,将图像中阴影区域的亮度提高,使其在视觉效果上与图像中的光亮区域一致.本文将边界模糊的阴影称作软阴影,边界明确的阴影称作硬阴影.针对不同的阴影类型,分别给出了各自的算法.对于硬阴影图像,过去阴影分割的方法主要是比较图像的本征图与原始图像,从而获取阴影边界信息.然后通过计算机形态学运算,将不连续的阴影边界膨胀为连续的阴影边界.此方法的缺点是：膨胀运算在使得阴影边界连续的同时,也降低了阴影分割的准确性.本文未采用计算机形态学运算,而是将图像的本征图和现代图像分割技术相结合,提出了我们新的模型.对于软阴影图像,我们根据其阴影边界模糊的特点,将软阴影分为全阴影区域和半阴影区域.对软阴影的分割,即计算图像中半阴影区域的边界.我们沿垂直于半阴影区域的方向进行取样,并建立模型,将问题转化为三次函数拟合问题.从而可以计算得到半阴影区域分别与光亮和全阴影区域的边界.本文中阴影去除的算法可在图像的RGB色彩空间和HSI色彩空间分别进行.对于不同的图像,两种空间中阴影去除的效果各有利弊.阴影去除的算法与阴影分割的算法紧密相连.对于硬阴影图像,在准确地获取阴影边界之后,将阴影部分减去阴影因子,从而使其亮度提高.若边界的视觉效果不好,可以继续采用图像修补技术将其完善.软阴影中全阴影区域的算法与硬阴影基本一致.半阴影区域的阴影因子并非常数,计算相对复杂.本文中的模型将半阴影区域阴影因子的计算转化为一个能量极小化问题.我们通过数值实验,验证了本文模型的有效性.