阴影检测
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基于HSV的阴影检测及消除
本代码主要是基于HSV的阴影检测及消除，分别提取前景及背景图像，进行色彩空间转换。HSV空间类似人类感觉色彩的方式，可以更加准确地识别阴影，并保持在计算上简单。 -
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阴影检测代码
此为卡内基梅隆大学Lalonde博士在ECCV 2010年发表论文的源代码，里面包含图像分割、特征提取、adboost分类等过程。使用了颜色比率、纹理、偏态等特征，并结合路面实况对阴影进行检测。该代码的特点是检测结果准确率高，但是运行时间比较长，可以为阴影检测技术提供较大参考。 -
阴影检测的matlab代码
应用背景 这是一个阴影检测方法提出了： ；先生，香港，J. W. Hofstee，和E·J·henten，“影子性分割 ；基于图像变换的光照变化，“国际会议”； ；农业工程，苏黎世，七月6-10日。 ； 关键技术 基于不变光照变换的阴影检测。我试过这种方法在一些图像上，对一些图像的作品，阴影已经被检测到很好，但，对其他图像的作品差
