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摘要
在视频监控场景中，由于光照影响会形成明暗交替的动态阴影区域，而现有的目标检测方法在进行前景目标提取时对动态阴影具有较差的鲁棒性，从而在有阴影的环境中进行检测会出现对感兴趣目标提取结果不正确或不完全的现象，为克服这一问题，设计了一种基于HSV空间模型的阴影去除算法。在现有基于HSV空间模型的阴影消除方法中添加了GMM模型的判决函数，首先进行含阴影的前景目标与背景分离，直接对前景目标进行HSV颜色空间的阴影去除，该方法可以有效降低非感兴趣区域(静态背景区域)的像素点对阴影检测效率的影响。实验证明，改进后的方法在处理动态目标阴影时具有较好的鲁棒性，并且可以提取更为完整的目标区域。
