室外静态阴影的物理成像特性分析及去除方法研究

室外单幅图像中静态阴影的处理是计算机视觉发展和应用中的重要研究内容，一直未得到有效解决。不同于以往基于数学或机器学习的方法，本项目拟从研究物理成像过程与阴影形成机理的角度出发，分析阴影特别是其边界处的成像特性。依据这些特性，提出阴影检测及判定算法。在此基础上，重点研究基于物理成像过程的阴影去除方法。研究思路是首先计算太阳直射光和天空散射光的辐照度，再结合阴影检测结果从图像上反解阴影区域的反射光谱曲线，而后将阴影区域的光照（散射光）替换成非阴影区域的光照（直射光加散射光）进行成像计算得到彩色无阴影图像，从而达到阴影去除的目的。我们解决问题的思路具有原创性，整个处理过程具有很好的物理解释，且初步的研究结果表明了其可行性。此外，项目的创新性还体现在阴影的物理特性模型、图像上阴影有无的自动判定方法以及适合成像计算的辐照度计算方法。本项目的研究成果对计算机视觉和图形学具有重要的理论意义和应用价值。

不同于以往基于数学或机器学习的方法，本项目从研究物理成像过程与阴影形成机理的角度出发，分析了阴影的成像特性，计算了反射光谱，提出了基于物理成像过程的阴影检测、判定算法及阴影去除方法。经过三年的研究，我们顺利完成了项目任务书中的3个研究内容：(1) 物理成像计算及阴影特性分析；(2) 室外光照和反射光谱计算；(3) 阴影检测、判定、去除；提出了一系列光照处理及应用算法，如相机响应函数的标定算法、响应函数控制的反射光谱计算方法、基于正交分解的阴影检测及去除算法，这些算法较之前同类算法的性能有了较大幅度的提升。本项目取得了一些具有原创性的成果，共发表论文10篇，其中期刊论文8篇，会议论文2篇。在8篇期刊论文中，有6篇为国际重要期刊（均为SCI检索论文，其中含2篇影响因子大于3的光学领域顶级国际期刊），相关研究成果引起了国际学术同行的关注。此外还有2篇改稿论文，3篇在审论文，申请国家发明专利1项。这些成果为对计算机视觉和图形学具有重要的理论意义，为后续研究及应用奠定了理论与方法的基础。在人才培养方面指导博士后一名，培养博士2名、硕士1名、在读博士研究生2人。