在图像分割、目标识别、目标跟踪以及内容理解等诸多计算机视觉研究领域，图像中影子检测方法的研究已经成为一项重要的研究课题。如何准确地检测出图像中的影子是解决上述计算机视觉问题的关键环节之一。本文通过综合分析目前国内外研究现状，以支持向量机分类器为技术基础，综合运用图像分割、内容理解等理论知识，对单幅户外图像中影子的检测方法进行了深入研究。首先，介绍了在单幅图像的影子检测过程中常用的图像预处理方法，以及处理分类问题中常用的支持向量机技术。其次，简单介绍了一种基于边界的影子检测方法，并提出了基于内容理解的户外图像影子检测方法。该方法根据内容理解结果将图像内的影子分为地面和直立面中的影子，并根据影子的位置对直立面中的候选影子进行二次确认从而得到图像中所有的影子。再次，简单介绍一种基于区域的影子检测方法后，提出一种基于区域分割结合梯度方向特征的户外图像影子检测方法。该方法首先利用分类器确定图像中的部分影子区域以及和影子区域具有相同材质和亮度的相邻区域，然后根据材质和亮度均相同的相邻影子区域同为影子或非影子的思想确定图像中的所有影子区域。最后，通过实验对提出的两种影子检测方法进行了可行性和有效性的验证，并对实验结果进行了分析。