matlab中图像去阴影算法

图像去阴影是图像处理中比较常见的任务之一，MATLAB中可以使用以下算法进行图像去阴影：

1. 基于颜色的阴影去除算法

这种算法基于颜色来区分阴影区域和非阴影区域。通常情况下，阴影区域的颜色比非阴影区域暗。因此，可以通过调整像素的颜色值来去除阴影。具体实现步骤如下：

（1）将图像转换为HSV色彩空间；

（2）通过调整亮度和饱和度来增强图像的颜色；

（3）使用阈值分割算法将图像分成阴影和非阴影区域；

（4）对阴影区域进行颜色校正，使其与非阴影区域的颜色值相匹配。

2. 基于光照模型的阴影去除算法

这种算法基于光照模型来去除阴影。该模型假设图像中的每个像素都由漫反射和镜面反射两部分组成。漫反射是由光线散射而来的，而镜面反射则是由光线反射而来的。因此，可以通过计算每个像素的光照强度来去除阴影。具体实现步骤如下：

（1）将图像转换为灰度图像；

（2）使用光照模型计算每个像素的光照强度；

（3）使用阈值分割算法将图像分成阴影和非阴影区域；

（4）对阴影区域进行颜色校正，使其与非阴影区域的颜色值相匹配。

以上是两种常见的图像去阴影算法，可以根据实际需求进行选择。

相关问题

matlab图像阴影去除算法

阴影去除算法可以分为两类：基于颜色空间的算法和基于几何形状的算法。

基于颜色空间的算法：

1. 常规颜色空间变换：将图像从 RGB 空间转换到 HSV 空间或 LAB 空间，然后通过调整亮度或色度来去除阴影。
2. 对比度增强：通过对比度增强技术来提高图像的对比度，从而去除阴影。
3. 估计阴影区域的颜色分布：根据阴影区域的颜色分布，对整个图像进行颜色校正，从而去除阴影。

基于几何形状的算法：

1. 基于形态学处理的算法：通过对图像进行形态学处理，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，来去除阴影。
2. 基于投影变换的算法：通过对阴影区域的投影变换来恢复原始图像，从而去除阴影。
3. 基于深度学习的算法：通过使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等，来训练模型，从而去除阴影。

matlab图像处理去除阴影

在MATLAB中，处理图像中的阴影通常涉及到降噪、对比度增强和局部调整等步骤。以下是一些常见的方法：

1. **降噪**：使用滤波器如中值滤波或高斯滤波来平滑图像并减少噪声，这有助于隐藏阴影带来的细节失真。

img = imfilter(img, fspecial('median', [3 3])); % 使用中值滤波

2. **对比度增强**：使用直方图均衡化或自适应直方图均衡化来提高图像的整体对比度，有助于分离阴影和主体。

img_eq = imhisteq(img); % 直方图均衡化

img_adapteq = adapthisteq(img); % 自适应直方图均衡化

3. **局部调整**：应用局部对比度增强或者区域生长算法来只针对阴影部分进行增强，避免过度处理主体。

shadow_mask = edge(img, 'canny'); % 通过边缘检测找到可能的阴影区域
img_shadow_corrected = img .* (1 - shadow_mask) + img_adapteq .* shadow_mask; % 部分区域应用增强

4. **阴影移除**：如果阴影是由于遮挡造成的，可以尝试使用光流法或者图像修复技术来尝试恢复被遮挡的部分。

flow = opticalFlowLK(img, img_adapteq); % 使用光流估计
img_repaired = imwarp(img, flow, 'OutputView', 'full'); % 使用光流进行图像修复

**相关问题--:**
1. MATLAB中有哪些内置滤波器可以用来去除图像阴影？
2.