【摘 要】
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为解决复杂场景阴影的自动检测问题,提出一种基于深度信息的单幅图像自动阴影检测算法。该算法首先利用深度信息估计图像的法线、点云信息,并对图像进行多尺度纹理滤波;然后
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672390;61472288)
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为解决复杂场景阴影的自动检测问题,提出一种基于深度信息的单幅图像自动阴影检测算法。该算法首先利用深度信息估计图像的法线、点云信息,并对图像进行多尺度纹理滤波;然后利用法线、点云和色度信息估计不同尺度下滤波图像的阴影置信度和亮度置信度,并对两种置信度图分别进行阴影边界相关的多尺度融合,消除纹理影响的同时保留了复杂的阴影边界信息和结构信息;最后利用拉普拉斯算子对阴影置信度进行插值优化,得到更精确的阴影检测结果。实验结果表明,对于简单场景和复杂场景图像,该算法都能完整检测出其中的硬阴影和软阴影,具有较好的阴影检测效果。最后,通过与其他算法的阴影检测结果进行对比,验证了本文算法的准确性和鲁棒性。
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