【摘 要】
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在路面图像的自动采集过程中,由于车架本身、树及山的影子等的影响,在采集到的道路路面图像中经常存在阴影,严重影响图像的自动识别和分类处理。针对这一问题,提出了一种消除路面图像阴影的方法。该方法是基于差分阈值建立图像背景,得到近似的光照背景模型,然后利用此光照背景模型消除路面图像的阴影,为图像的后续识别处理提供了良好的基础。通过对一带阴影的路面图像的处理过程的描述,分析了基于差分阈值消除路面图像阴影算
【机 构】
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武汉理工大学计算机学院,武汉理工大学智能运输研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.50578128）,教育部高校博士点科研专项基金（No.20050497009）.
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在路面图像的自动采集过程中,由于车架本身、树及山的影子等的影响,在采集到的道路路面图像中经常存在阴影,严重影响图像的自动识别和分类处理。针对这一问题,提出了一种消除路面图像阴影的方法。该方法是基于差分阈值建立图像背景,得到近似的光照背景模型,然后利用此光照背景模型消除路面图像的阴影,为图像的后续识别处理提供了良好的基础。通过对一带阴影的路面图像的处理过程的描述,分析了基于差分阈值消除路面图像阴影算法的合理性并验证了它的效果。但是,论文主要讨论的是车架等较规整的阴影消除,而对象树叶之类形成的分布范围广
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