| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外阴影检测与去除算法及研究进展 | 第8-10页 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 图像中阴影的特点以及光谱性质 | 第12-19页 |
| 2.1 阴影的类型 | 第12-13页 |
| 2.2 阴影的特点 | 第13页 |
| 2.3 阴影的光谱性质 | 第13-18页 |
| 2.3.1 图像成像理论 | 第14-17页 |
| 2.3.2 阴影的光谱能量特性 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于成对区域的阴影检测和去除算法研究 | 第19-30页 |
| 3.1 基于成对区域的阴影检测 | 第19-22页 |
| 3.1.1 算法概述 | 第19-20页 |
| 3.1.2 聚类与区域合并 | 第20-21页 |
| 3.1.3 基于 SVM 实现阴影区域的自动检测 | 第21-22页 |
| 3.1.4 基于成对区域的阴影检测算法流程 | 第22页 |
| 3.2 基于直射光强度与环境光强度比率计算的阴影去除 | 第22-25页 |
| 3.2.1 照度模型 | 第23页 |
| 3.2.2 抠图算法 | 第23-24页 |
| 3.2.3 直射光强度与环境光强度比值的计算以及像素亮度恢复 | 第24-25页 |
| 3.3 实验仿真结果分析 | 第25-29页 |
| 3.3.1 实验准备 | 第25页 |
| 3.3.2 阴影检测结果的评价 | 第25-28页 |
| 3.3.3 阴影去除结果的评价 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于颜色比率的阴影检测与去除算法 | 第30-43页 |
| 4.1 算法概述 | 第30-31页 |
| 4.2 基于景物提取的阴影检测算法 | 第31-35页 |
| 4.2.1 二次目标函数及其Laplacian正则化矩阵的构造 | 第31-33页 |
| 4.2.2 数据拟合约束项以及景物提取求解方法 | 第33-35页 |
| 4.3 基于颜色比率的阴影检测 | 第35-39页 |
| 4.3.1 基于马尔科夫随机场方法标记半影区域 | 第35-36页 |
| 4.3.2 锚点的提取方法 | 第36-37页 |
| 4.3.3 阴影比例因子计算 | 第37-39页 |
| 4.3.4 基于局部区域增强的去除阴影图像后期处理 | 第39页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第39-42页 |
| 4.4.1 阴影检测算法仿真实验效果 | 第39-40页 |
| 4.4.2 阴影去除算法仿真实验结果 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 论文总结 | 第43页 |
| 5.2 工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 发表论文情况说明 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
