空军工程大学学报

作者：雷坤鹏，冯新喜，余旺盛

单位：空军工程大学信息与导航学院，西安，710077\

关键词：阴影检测;SLIC;超像素分割;融合特征;SVM分类

基金：国家自然科学基金（61703423）

对单幅阴影检测问题，提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割，生成超像素块检测出阴影轮廓，然后提出一种融合特征的支持向量机方法，将超像素块分类合并，检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果，验证了本文算法的有效性，通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明，本文算法较参考算法的检测性能更优。

来源：2021年第6期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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