【24h】

Fast Shadow Detection and Removal based on Saliency

机译:基于显着性的快速阴影检测和移除

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摘要

In this paper, we present a new method for removing shadows from images. Different from traditional methods that explore pixel or edge information, we employ a shadow saliency region based approach. We combine the region saliency with the clustering algorithm to get shadow region with the entropy rate in an unsupervised manner. The shadow free image is recovered by relighting each pixel based on our lighting model, and any visible shadow boundaries in the image can be eliminated by the Bayesian framework. We show that our method is fast and can generate satisfactory results for images with shadows.
机译:在本文中,我们提出了一种从图像中删除阴影的新方法。 与探索像素或边缘信息的传统方法不同,我们采用了基于镜像显着区域的方法。 我们将区域显着性与聚类算法相结合,以便以无监督的方式使用熵速率的阴影区域。 通过基于我们的照明模型回复每个像素来恢复阴影自由图像,并且贝叶斯框架可以消除图像中的任何可见阴影边界。 我们表明我们的方法很快,可以为带阴影的图像产生令人满意的结果。

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