影子在自然界中普遍存在，因而在图像中也普遍存在。影子对图像分割、目标识别等视觉任务产生严重干扰的同时，又能为光线估计、姿态估计、目标大小估计、深度估计、立体匹配等计算机视觉任务提供重要的视觉线索。因而，影子检测已经成为计算机视觉领域一项重要的研究课题。本文以图像分割、边缘检测、支持向量机、图割理论等为理论基础，对单幅户外图像中的影子检测方法进行了深入研究。首先，对本课题相关的图像分割、边缘检测、支持向量机等理论知识进行归纳总结，以便为深入研究影子检测方法奠定理论基础。其次，根据本文提出的综合利用图像中边界信息和区域信息进行影子检测的想法，通过支持向量机分别获得了图像中的候选影子边界以及候选影子区域对，分别作为图像中影子相关的边界信息和区域信息。将图像中影子相关的边界信息和区域信息作为图像中影子的信息，以便检测到准确、连续的影子。再次，将图割理论应用于影子检测，在综合利用图像中边界信息和区域信息的基础上，使得检测到的影子更加准确、连续。在影子检测过程中，根据边界信息和区域信息构建了能量函数及其对应的无向图，并证明无向图的最小割对应能量函数的最小值，最终求得了能量函数的最优解，即求得了最精确的影子检测结果。最后，对综合利用边界信息和区域信息进行影子检测与单独利用边界或区域信息进行影子检测做了实验分析，并对本文方法与具有代表性的影子检测方法在影子检测结果的准确性、连续性等方面进行了实验验证及分析。