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摘要
针对当前单幅图像阴影消除算法中,普遍存在着图像阴影消除完成时间较长、清晰度较低、成本消耗较大等问题。为解决上述问题,提出一种基于分层聚类的单幅图像阴影消除算法。通过对单幅图像进行分析,采用稀疏AP算法对单幅图像所有信息进行粗分,根据粗分结果构建单幅图像相似度矩阵,为了提高分层聚类的性能,在采用代表点聚类算法对单幅图像相似度矩阵进行再划分,合并两个阶段划分结果,得到单幅图像所有信息的划分,完成分层聚类,利用RGB空间对单幅图像阴影进行预处理,得到单幅图像对比度增强后的灰度图像,对灰度图像进行二值化后,对单幅图像阴影中心进行定位,对定位的单幅图像阴影进行消除。实验结果表明,所提出算法图像阴影消除完成时间较短、清晰度较高、成本消耗较小。
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