基于hsv色彩空间变换的阴影检测算法——matlab实现

基于HSV色彩空间变换的阴影检测算法主要是利用颜色信息来判断图片中的阴影区域。HSV色彩空间由色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个分量构成。根据阴影的特点，阴影区域的亮度较低，饱和度较高，而色调变化较小。

算法的实现过程如下：
1. 将输入图片转换到HSV色彩空间。
2. 提取图片的亮度分量V。
3. 利用阈值法将亮度分量二值化，生成阴影掩膜。
4. 对生成的阴影掩膜进行形态学滤波，去除噪声。
5. 对滤波后的阴影掩膜进行连通区域分析，提取阴影区域的像素点。
6. 将提取到的阴影区域在原始图片上标记出来。

使用Matlab可以方便地实现上述算法。可以利用Matlab提供的函数进行HSV色彩空间转换，例如rgb2hsv()函数。可以使用im2bw()函数对亮度分量进行二值化。形态学滤波可以利用Matlab中的imopen()函数来实现。连通区域分析可以使用bwconncomp()函数和regionprops()函数来实现。标记阴影区域可以使用insertShape()函数。

通过实现基于HSV色彩空间变换的阴影检测算法，可以有效地提取出图片中的阴影区域，并进行标记，为之后的图像处理或分析提供有效的预处理步骤。