智能视频监控中的图像分割与阴影抑制算法探索

"图像分割及阴影抑制算法的研究" 在图像处理和计算机视觉领域，图像分割是一种核心技术，它涉及到将图像划分为多个有意义的区域，每个区域代表图像中的不同对象或特征。这篇由杨琳在哈尔滨工业大学完成的工学硕士学位论文，主要关注的是图像分割以及在分割过程中如何有效地抑制阴影的影响。 图像分割对于多种应用至关重要，特别是在智能视频监控、电影技术和多媒体应用中。例如，在智能视频监控中，准确地识别和分离出人或物体是目标检测、背景建模和行为分析的基础。因此，目标分割的质量直接影响后续处理的效果，如目标跟踪和行为理解。 论文指出，尽管多年来已经发展出了数千种图像分割算法，但这一领域的研究仍面临挑战。其中一个重要问题是阴影的处理。许多流行的分割方法往往忽视了阴影的存在，导致目标与阴影一起被误识别，这可能会引起目标的合并、形状失真，甚至导致分割错误和跟踪失败。 阴影抑制是解决这个问题的关键，因为阴影会干扰目标检测，对后续处理的准确性产生显著影响。尽管已经有一些工作致力于阴影抑制，但现有的方法尚未能完全满足实际应用的需求。因此，论文的重点在于深入研究图像处理的理论基础，探索新的阴影抑制策略，以提高图像分割的精确性和鲁棒性。 论文可能涵盖了以下几个方面的内容： 1. 图像处理基础理论：包括图像的数学表示、颜色模型、空间滤波、边缘检测等基本概念和技术。 2. 边缘检测算子分析：对比和评估了不同的边缘检测算法，如Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子等，通过仿真实验评估它们在处理阴影条件下的性能。 3. 阴影模型和检测：讨论了阴影形成的原因和特性，提出了针对特定场景的阴影检测模型。 4. 阴影抑制算法：可能介绍了一种新的或者改进的算法，用于在分割过程中有效地区分目标和阴影。 5. 实验与结果：展示了在实际图像和视频序列上的实验结果，验证了阴影抑制算法的有效性，并与其他方法进行了比较。 这篇论文对图像分割和阴影抑制进行了深入研究，旨在提高目标检测和分割的准确性，为相关领域的研究提供有价值的贡献。