在图像处理领域中,有效分离漫反射和镜面反射一直都是该领域内的难点和热点。由于许多算法大多假设只存在漫反射分量,但在实际场景中,高光总是会存在于非均匀材质表面。当物体表面被高光覆盖时,会使该区域内原有的颜色和纹理信息降低甚至消失,严重降低了图像质量,从而为进一步处理图像带来更多困难。因此可靠的分离漫反射和镜面反射分量,同时更大程度保留原图像颜色和纹理信息具有重要的研究意义。本文主要围绕上述问题进行研究并提出了两种有效的高光去除方法。在复杂场景下,由于光源位置和拍摄角度的差异可能导致图像高光分布和强度不均匀,从而降低高光区域检测和去除的效率。本文提出一种基于均值-标准差的高光检测方法和局部高光去除方法。首先通过均值和标准差的组合来划分并确定高光检测阈值,从而实现对高光区域强度和分布具有鲁棒性的检测;然后基于MSF图像原理和本文的高光检测方法提出了一种近似无高光图,该图像比SF和MSF图像更加符合真实的无高光图像,为下一步局部高光去除提供了可靠地数据对象;最后使用修复算法进行局部高光修复,与以往算法不同的是,本文的修复对象来源于提出的近似无高光图,将需要修复的区域设置为掩码图像,从而实现高光的消除。实验分析表明,本文提出的高光检测方法具有很高的精度,同时提出的局部高光去除方法不仅可以高效的去除高光同时能很大程度保留图像的全局信息,具有较高的鲁棒性。针对目前大多数高光去除算法容易导致彩色图像的颜色和纹理信息丢失问题,本文在双边滤波器的高光去除算法基础上进行了改进,提出了一种鲁棒性更高的双保边滤波器高光去除方法。首先基于本文的高光检测方法和MSF图像原理提出了一种估算漫反射色度最大值的方法,为后续有效去除图像高光提供了可靠的数据指导。然后将上一步估算的结果作为联合双边滤波器和引导滤波器的指导数据分别处理图像的最大色度,最后再综合比较滤波后的数据取其极大值从而实现图像高光消除。实验分析表明,本文提出的高光去除方法在有效消除高光的同时很好的保留了原图像的纹理和颜色信息,具有较高的鲁棒性。