【摘 要】
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针对单幅复杂环境图像阴影检测问题，提出一种基于多尺度超像素融合的自动阴影检测快速算法.首先利用深度图像计算各点的法向量及空间坐标，同时利用简单线性迭代聚类算法对彩色图像进行多个尺度的超像素分割；然后使用阴影置信度算法结合图像的色度、法线和空间位置信息分别估计各尺度下的超像素阴影置信度；最后采用Adaboost训练的分类器对各尺度下的超像素阴影置信度进行融合，得到最终的判决结果.实验结果表明，该算法
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：31873042）；
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针对单幅复杂环境图像阴影检测问题，提出一种基于多尺度超像素融合的自动阴影检测快速算法.首先利用深度图像计算各点的法向量及空间坐标，同时利用简单线性迭代聚类算法对彩色图像进行多个尺度的超像素分割；然后使用阴影置信度算法结合图像的色度、法线和空间位置信息分别估计各尺度下的超像素阴影置信度；最后采用Adaboost训练的分类器对各尺度下的超像素阴影置信度进行融合，得到最终的判决结果.实验结果表明，该算法的准确度明显高于原阴影置信度算法，运行时间约为原阴影置信度算法的10%,对于小块阴影、大面积阴影及边缘不清晰的软阴影检测表现较突出，适合对光线复杂环境下的图像进行前期预处理.
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