一种新的城市航空图像阴影检测算法

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一种新的泊位飞机阴影分割方法

Ｋｅｙｗｏｒ：ｄｏｋｎｉｃａｔｅｍｅｔｔｏｈｄｏ；ｍｕｔｄｓｃｉｇａｒｒ；ｓｇｎａｉｎｓａｗｆｌｉ —ｗｅｇｔｄｍｏｈｏｏｙ；ｐｗｅｒｎｓｏ；ｅｇｌｓｃｉｅｉｈｅｒｐｌｇｏｒｔａｆｒｍｄｅｅｓａｔｖ
ｎｉｎｎｔｉｕｂａｅｎｄｃｉｇａｒｒｆｉｇｓｌｒｄＴｅｒｃｓｉｇｐｗｅａｓｏｕｌｕｏｓａｄｍｉｕｅｄｓｒｒａｏｏｋｎｉａｔｍａｅｉｆｔｅ．ｈｎｐｏｅｓｎｏｒｒｎｆｒｔｂｉｐｅｔｃｅｉｔｍｏｄ
进行检测，对场景和运动目标的几何特征、光照方向等都有要求，运动目标的阴影会被误判为运动目标的
收稿日期：０１０ — ６；回日期：０１１ — ７２１－６１修２１－０２
基金项目：国家自然科学基金项目（０７８１；６７６１）中国民用航空局科技基金项目（０２８５ＭＹ４１０）
动轮廓线模型结合的阴影分割方法，首先利用多方向权重形态学对泊位飞机图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除．然后进行幂变换来增强图像质量．最后利用无边界主动轮廓线模型分割阴影。实验结果表明，方法不仅能够滤除噪声，留图像细节，该保而且能提高分割阴影的精确度，且抑制了泊位飞机分割产并

高分辨城市航空影像阴影检测和消除及其并行算法的开题报告

高分辨城市航空影像阴影检测和消除及其并行算法的开题报告一、研究背景城市航空影像在城市规划、土地利用和环境管理等领域具有广泛的应用。

然而，在城市建筑密集区域，光照条件不尽相同，空气中的污染物和建筑物本身的阴影等因素会产生阴影遮挡，使城市航空影像中的光照不均匀。

因此，如何在高分辨率的城市航空影像中精确地检测和消除阴影遮挡成为了一个重要的研究方向。

二、研究目的本文旨在提出一种高效的城市航空影像阴影检测和消除方法，并设计出并行算法以加速计算。

三、研究内容和步骤1.基于图像分割的阴影检测为了准确地检测城市航空影像中的阴影，本文将采用基于图像分割的方法。

具体来说，我们将首先将图像划分为多个区域，并进行颜色、亮度等特征的分析，以检测出可能存在阴影的区域。

然后，我们将采用基于形态学的方法来进一步确定阴影的位置和范围。

2. 基于局部特征的阴影消除在检测到阴影后，我们将采用基于局部特征的方法来消除阴影。

具体来说，我们将通过分析每个像素点周围的邻域信息来确定阴影区域的光照强度，然后将其用附近像素点的平均值来代替。

3. 并行算法的设计和实现由于城市航空影像通常具有高分辨率和大量的像素，因此需要采用并行算法来加速计算。

本文将采用GPU等并行计算硬件，并设计相应的并行算法。

四、论文创新点1.本文针对城市航空影像的阴影遮挡问题提出了一种基于图像分割和局部特征的方法来检测和消除阴影。

2.本文采用了并行算法来提高计算效率，快速处理大量的数据。

五、研究预期成果本文将提出一种高效的城市航空影像阴影检测和消除方法，并设计并实现相应的并行算法。

最终，该方法将能够将城市航空影像中阴影的遮挡降低到最小，从而为城市规划和环境管理等领域提供有效的数据支持。

六、研究的意义本文的研究成果将对城市规划、土地利用和环境管理等领域产生积极影响。

通过准确地检测和消除城市航空影像中的阴影，我们将能够更准确地分析城市的建筑密度和土地利用情况，为城市规划和土地管理提供更有价值的数据支持。

航摄测量方法和数据处理流程

航摄测量方法和数据处理流程航摄测量是一种基于航空器的遥感技术，通过采集航摄影像数据和利用摄影测量原理，实现对地表特征进行测量和分析。

航摄测量的方法和数据处理流程是了解和运用这一技术的基础。

本文将对航摄测量的方法和数据处理流程进行详细介绍。

一、航摄测量方法航摄测量方法以航空摄影为基础，通过航空器对地面进行高空拍摄，获得影像数据。

其中，摄影测量是最常用的航摄测量方法之一，主要包括影像测量和测绘摄影测量。

1. 影像测量影像测量是通过对航摄影像进行解译和分析，获取地物信息的方法。

它主要依赖于影像解译的技术，包括分析影像中的颜色、纹理、形状等特征，从而识别和提取地物信息。

影像测量可以用于制图、地物分类、地物变化监测等领域。

2. 测绘摄影测量测绘摄影测量是通过尺度问题解决影像测量的方法。

它使用地面控制点，通过地面测量和影像测量相结合，确定摄影测量的几何关系，实现对影像的测量与分析。

测绘摄影测量可以用于生成数字高程模型、生成正射影像、进行三维重建等应用。

二、航摄测量数据处理流程航摄测量数据处理流程主要包括数据获取、预处理、影像解译、精度评定等过程，下面将详细阐述。

1. 数据获取数据获取是航摄测量的第一步，主要通过航空器进行高空摄影拍摄，获取航摄影像数据。

航摄影像数据可以通过不同的平台获取，包括有人机载摄影平台、无人机、卫星等。

在数据获取时，需要注意航线设计、摄影参数设置等因素，以保证数据的质量和准确性。

2. 预处理预处理是指对航摄影像数据进行校正和校验的过程。

其中，几何校正主要包括摄影测量数据的几何纠正、辐射校正等，以提高影像的几何精度。

而光学校正是根据摄影原理，对影像进行畸变校正和亮度调整，以提高影像的色彩、对比度等特性。

3. 影像解译影像解译是对航摄影像进行信息提取和地物识别的过程。

通过分析航摄影像中的颜色、纹理、形状等特征，识别和提取地物信息。

影像解译可以使用计算机辅助解译技术，也可以借助专业人员对影像进行目视解译。

一种有效的图像阴影自动去除算法

Ａｓｒｃ：Ｅｆｔｅｏｊｔｅｃｏｐｒｎｉｉｅｎｌｓ．Ｔｅｔｉｌｐｒｃｕｈａａｋｒｎｕｔｃｏａｏｂｔｔａｆｃｖｂｃｄｔｔｎｉｉｏｔｔｎｖｏａａｉｈｐｃｐｏｈｓｃｓｃｇｏｄｓｂｒｔｎｃｎｎｔｅｉｅｅｉｓｍａｄｙｓｙａａａｂｕａｉｄｆｒｎａｅｅｎｔｅｂｅｔｎａｏ．ｔｅｕｔｉｅｃｎｅｔｎｏｍｌｂｅｔａｄｄｆｍａｏｆｅｍｎｄｏｊｃ，ｈｃｉｉｅｅｔｔｂｔｅｊｃａｄｓｄｗＩｒｌｔｏｎｃｏｆｕｔｏｊｃｓｎｅｒｔｎｏｇｅｔｂｅｔｗｉｗｌｆｉｅｗｈｏｈｓｓｎｈｉｉｏｉｓｅｈｌｉｆｅｃｅａｃｒｃｆｈｌｗｕｏｔｎａａｙｉｒｓｌ．Ｔｅｅｏｅｉｉｎｃｓｒｍｖｅｈｄｗｉｏｊｃｄｔｃｏ．Ｉｎｕｎｅｔｃｕａｙｏｅｆｌ —ｐｃｎｅｔｎｌｓｅｕｔｈｒｒｒ，ｔｓｅｅｓｙｔｒｏｅｔａｏｂｅｔｅｅｔｎｎｌｈｔｏｏｓｓｆａｏｅｈｓｎｉ
摘
要：视频内容分析要求比较精确的目标检测方法。常用的背景减方法在检测运动前景时也会检测到运动目标投射
的阴影，将阴影区域误认为目标区可能造成运动目标粘连或者目标区域几何变形，影响后续内容分析结果，因此去除阴影对于提高后续内容分析的准确性提供了保障。本文提出一种基于颜色统计特性的阴影去除方法。首先利用背景减的方法得到包含阴影的候选目标区域。进一步，分析候选目标区域和背景在ＹｂｒＣＣ颜色空间的差值统计特性，发现阴影区域有很强

基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计

基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计摘要:建筑物、树木和山脉等遮挡光线,可能使航拍影像中出现阴影。

而阴影区域的存在可能影响图像后续处理,导致重要信息丢失。

本系统旨在设计自动检测航拍影像中阴影区域并将其去除的系统,选择并搭建基于水平集航拍影像阴影检测算法的进行系统设计。

系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。

关键词:航拍影像图像去雾阴影检测阴影去除水平集1 系统研究意义建筑物、树木和山脉等遮挡太阳光线,使遥感航拍影像中存在阴影区域。

阴影区域的存在可能导致重要信息的丢失,进而影响影像的后续处理,如图像配准、图像内容理解、分割、特征提取、目标变化检测和定位等。

阴影检测是遥感航拍影像中地物跟踪、分类和识别等处理的重要步骤之一,目前阴影检测技术可分基于模型与基于阴影属性两大类,基于模型的方法需有关影像中地物几何形状或DSM数据、太阳高度角、传感器参数等知识,计算复杂,且适用于特定场景。

基于阴影属性的方法通过分析阴影区域在亮度、几何结构和颜色等方面的共性及其与非阴影区域的差异来检测阴影区域,应用比较复杂[1]。

本系统旨在开发设计自动检测航拍影像阴影区域并将其去除的系统。

选择并搭建基于非匀质区域水平集航拍影像阴影检测算法的系统开发平台,实现自动检测阴影区域并将其去除。

系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。

图像阴影区域极可能含重要信息,准确检测阴影区直接关系到影像后续处理及获取与识别阴影区中重要信息的成效。

本系统所用的算法不仅可解决传统阴影检测方法中对非匀质同块阴影区检测不全面的问题,也可检测到传统方法中漏检的亮阴影区。

检测到的阴影区连续、边缘清晰整齐,并能有效排除绿色植被干扰,检测正确率高,漏检率低,检测全面,阴影区提取方便。

2 国内外研究现状G.D.Finlayson等最早提出利用彩色不变量来进行阴影检测、阴影消除[2],但是这些彩色不变量要在图像满足中性界面反射模型的条件下才成立[3],而且很多的航空影像都难以满足此条件。

一种自适应的运动目标阴影消除新算法

ＤｅｒｍｅｏｍｐｅＳｃｅｅｎＴｅｈｌｇｙ，ｎｇａａｈｅｓｐａｔｎｔｆＣｏｕｔｒｉｎｃａｄｃｎｏｏＬａｆｎｇＴｅｃｒＣｏｌｇｅ，ｎａｇ，ｅｅ０６５００，ｌｅＬａｇｆｎＨｂｉ０Ｃｈｉｎａ
Ｋｅｒｓｄｐｉｅｄｎｍｉｔｘｕｅａａｓ；ｖｎｂｅｔ；ｈｄｗｅｉｎｔｎｙｗｏｄ：ａａｔ；ｙａｃｅｔｎｌｉｍｏｉｇｏｊｃｓｓａｏｌａｉｖｒｙｓｍｉｏ
摘
要：确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一，精对此提出了一种基于局部纹理分析的自适应
阴影消除新算法。进行了基于高斯混合模型的背景重建，并根据阴影的光学特性进行了阴影区域的预检测，到疑似阴影区域；得提出了一种新的自适应动态纹理分析方法并在此基础上实现了活动阴影的检测与消除。实验结果验证了算法的有效性和实用性。
关键词：自适应；态纹理分析；动运动目标；阴影消除
ＤＯＩ１．７８，ｓ．０ —３１００３．５文章编号：０２８３（００３ —１８０文献标识码：中图分类号：Ｐ９．０３７／ｉｎ１２８３．１．６２ｊｓ０２０１０ —３１２１）６０８ —４ＡＴ３１
ｂｈｏｅｔｏ．ｐｒｅｔｒｓｌｒｖｈａｉｉｎｒｃｉａｉｔｆｔｅａｇｒｈ．ｙｔｅｎｖｌｍｅｈｄＥｘｅｉｎｅｕｔｐｏｅｔｅｖｌｔａｄｐａｔｂｌｏｈｌｏｉｍｍｓｄｙｃｉｙｔ

视频车辆检测系统中一种阴影检测新算法

ｍａｉｔｏｎ；ｓｄｗｔｈｉｇｈａｏｍａｃｎ
０引言
车辆检测系统中大多数信息源的传感器都是在
１阴影检测技术基础
传统的阴影检测算法通常基于已知的光源照射方向、景几何形状和目标模型等［］场１。然而在复杂的交通环境下，无法建立完善的目标模型；时，同光
ｄｔｃｉａｇｒｔｍ，ｅｅｔｏｎｌｏｉｈｗｈｉｈｂａｅｔｅｆｎｇａｈｒｎｅｌｔｍｅｈａａｔｒｓｉｉｆｒａｉｎｆｈｅｃｓｓｉｓｌｏｔｅｉｇｒａ — ｉｃｒｃｅｉｔｃｎｏｍｔｏｏｔｓｄｏｃｏｄｉｇｔｈｅｄｒｃｉｆｉｕｎｔｏｎＴｈｅｒｓｔｏｆａｘｐｒｍｅｔｐｏｖｓｔｓａｇｈａｗｓａｃｒｎｏｔｉｅｔｏｎｏｌｍｉａｉ．ｌｅｕｌｎｅｅｉｎｒｅｈｉｌｏ—
的光线照射方向，实时搜集阴影特征信息，实现了一种新型的实时阴影检测算法，得了较好的检取
测效果。
关键词：频车辆检测系统；实时阴影检测算法；亮度估计；阴影匹配视
中图分类号：９１７ＴＰ１．３文献标识码：Ａ
前的图像中实时收集阴影特征信息，进行阴影检测。
鉴于有实时性的要求，文根据车辆检测系统本的实际需求，以及检测现场的实际情况，设计了一种

运动目标检测中阴影去除算法的

基于颜色特征的阴影检测算法
利用颜色直方图或颜色矩阵等颜色特征，通过计算颜色差异和梯度来检测阴影区域。
基于纹理特征的阴影去除
基于纹理特征的阴影检测算法
利用图像的纹理特征，通过比较纹理信息来检测阴影区域。
基于多尺度纹理分析的阴影去除算法
对图像进行多尺度分解，利用不同尺度的纹理信息来去除阴影。
基于深度学习模型的阴影去除
提升目标识别率
通过去除阴影，可以更好地突出运动目标的特征，提高目标的可识别性，从而帮助监控系统更好地分析目标行为。
在无人驾驶中的应用
避免遮挡
在无人驾驶中，运动目标检测是实现车辆避障和路径规划的重要手段。阴影可能会遮挡住部分目标，影响检测效果。去除阴影可以提高目标的可见性，从而帮助无人驾驶系统更好地感知周围环境。
缺点：计算量大，实时性较差。
背景减除法
通过将当前帧与背景帧进行减除，提取出运动目标。
缺点：对动态背景适应性较差，易受背景干扰影响。
优点：能够适应静态背景，对光照变化和场景变化具有较强的鲁棒性。
03
阴影去除算法研究
基于颜色特征的阴影去除
基于颜色空间的阴影去除算法
通过将图像从RGB颜色空间转换为HSV或YCrCb颜色空间，可以更好地分离阴影区域，并对其进行处理。
增强适应性：针对不同场景和条件，研究更具适应性的阴影去除算法，提高其对复杂环境和变化光照条件的鲁棒性。
研究不足与展望
数据集扩充
通过对更大规模、更多样化的数据集进行训练和测试，提高阴影去除算法的性能和泛化能力。
多模态融合
将不同模态的信息进行融合，如图像、视频和传感器数据等，以提供更全面和准确的运动目标检测和阴影去除结果。

如何利用航空摄影测量进行地形分析和图像解译

如何利用航空摄影测量进行地形分析和图像解译航空摄影测量是利用航空器进行的一种遥感技术，通过航空相机对地面进行高空拍摄，获得大范围、高分辨率的图像数据。

利用航空摄影测量技术可以进行地形分析和图像解译，为地理信息系统、城市规划、土地利用等领域提供了重要数据支持。

首先，利用航空摄影测量进行地形分析可以获得精准的高程数据。

航空相机拍摄的连续航空照片，通过测量照片上的地点与相片间距和相片间的角度，结合航摄任务信息，可以进行摄测定位。

利用这些航摄定位数据，可以建立数字正射影像图，为地形分析提供依据。

数字正射影像图是指将航空照片像空中投影一样进行校正，使得影像上每一点的像素与地面上对应点的坐标相一致。

通过对数字正射影像图进行测量，可以提取出地面上的高程等地形参数。

这对于防洪、地理信息系统建设等方面具有重要意义。

其次，航空摄影测量技术还可以进行图像解译，实现对地物特征的提取和分类。

航空相机拍摄的航空照片具有高空间分辨率，可以清晰地显示地表的细节。

利用航空照片进行图像解译，可以分析和识别地表上的各种地物，如建筑物、道路、河流、植被等。

通过对航空图像进行分类，可以获取地物的分布、覆盖面积和数量等信息。

这对于城市规划、土地利用和资源调查非常重要。

另外，航空摄影测量技术结合遥感技术，能够进行地形变化监测。

通过多时相航空照片的对比分析，可以发现地表的变化情况，如土地利用情况的变化、建筑物扩张等。

这对于城市规划和资源管理具有重要意义。

航空摄影测量还可以进行三维建模，利用航空照片进行三维视觉效果的展示，为城市规划和景区规划提供决策支持。

需要注意的是，在进行航空摄影测量前，需要进行详细的航摄计划和前期准备工作。

包括选择合适的航空相机、确定航摄高度、选取航摄区域等。

同时，在数据处理和解译过程中，也需要应用适当的算法和软件工具，提高数据处理的效率和精度。

综上所述，航空摄影测量技术在地形分析和图像解译方面具有广泛应用。

通过利用航空摄影测量技术，可以获取精准的地形数据和图像信息，促进城市规划、土地利用和资源管理的发展。

航空摄影测量中的影像矫正

航空摄影测量中的影像矫正一、航空摄影测量概述航空摄影测量是一种利用飞机或其他航空器携带摄影设备，从空中对地面进行摄影测量的技术。

这种技术广泛应用于地理信息系统（GIS）、城市规划、土地资源管理、环境监测等领域。

航空摄影测量不仅可以提供高分辨率的图像数据，还能够通过影像矫正技术，提高测量的精度和可靠性。

1.1 航空摄影测量的基本原理航空摄影测量的基本原理是利用摄影机在不同高度和角度拍摄地面，通过测量这些图像中的几何关系，获取地面物体的三维坐标。

这一过程涉及到摄影机的几何特性、成像原理以及地面物体的几何特性。

1.2 航空摄影测量的应用场景航空摄影测量的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 地形测量：通过航空摄影测量获取高精度的地形数据，用于地图制作和地形分析。

- 城市规划：利用航空摄影测量技术，获取城市建筑和道路的详细图像，辅助城市规划和管理。

- 土地资源管理：通过航空摄影测量，监测土地利用变化，评估土地资源的利用效率。

- 环境监测：利用航空摄影测量技术，监测环境变化，评估环境影响。

二、影像矫正技术的重要性影像矫正是航空摄影测量中的关键技术之一，它能够消除图像中的几何畸变和误差，提高测量的精度和可靠性。

影像矫正技术的应用，对于确保航空摄影测量数据的准确性和有效性至关重要。

2.1 影像矫正的基本原理影像矫正的基本原理是通过数学模型，对摄影机成像过程中产生的几何畸变进行校正。

这些畸变主要包括径向畸变、切向畸变、倾斜畸变等。

通过影像矫正，可以将原始图像中的几何误差消除，恢复地面物体的真实位置和形状。

2.2 影像矫正的关键技术影像矫正的关键技术包括以下几个方面：- 几何畸变模型：建立摄影机成像过程中的几何畸变模型，描述畸变与成像参数之间的关系。

- 畸变参数估计：通过标定过程，估计摄影机的畸变参数，为影像矫正提供基础数据。

- 影像矫正算法：开发高效的影像矫正算法，实现对原始图像的几何畸变校正。

- 影像匹配技术：利用影像匹配技术，提高影像矫正的精度和可靠性。

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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ
ＵｒｂａｎａｅｉｒｌａｉｍａｇｅｓＣｏｌｏｕｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃＮｏｎｌｉｎｅａｒｔｒａｎｓｆｏｍａｒｔｉｏｎＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐｒｏｐｅｔｙｒＳｈａｄｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
娄小龙毕笃彦李权合南栋
（空军工程大学航空航天工程学院陕西西安７１００３８）
摘
要．为实现对城市航空图像中阴影的准确检测，提出一种基于阴影区域颜色性质与统计特性的阴影检测算法。算法中针对
阴影的颜色性质构造非线性变换函数，结合阈值分割实现对阴影的初步检测。根据阴影区域统计特性，对检测结果加以修正，避免了对颜色性质与阴影较为相近的地物的误检。实验证明该算法能够准确有效地对城市航空图像中的阴影进行检测。
关键词中图分类号城市航空图像颜色性质非线性变换统计特性阴影检测ＴＰ３９１．４１文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ — ３８６ｘ．２０１３．０７．００７
ｌａｎｄｍａｒｋｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｓｉｍｉｌａｒｃｏｌｏｕｒｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｔｏｔｈｅｓｈａｄｏｗ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｃａｎｄｅｔｅｃｔｔｈｅｓｈａｄｏｗｆｏｕｒｂａｎａｅｉｒａｌｉｍａｇｅｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．
ＡＮＥＷＳＨＡＤＯＷＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＬＧＯＩＴＨＭＦｏＲＵＲＢＡＮＡＥＲＩＡＬＩＭＡＧＥＳ
ＬｏｕＸｉａｏｌｏｎｇＢｉＤｕｙａｎＬｉＱｕａｎｈｅＮａｎＤｏｎｇ
ｂａｓｅｄｏｎｃｏｌｏｕｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｓｈａｄｏｗａｒｅａ．Ｉｎｔｈｅｌｇａｏｉｒｔｈｍ，ｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅｒａｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ
第３０卷第７期
２０１３年７月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．７
Ｊｕ１．２０１３
一
种新的城市航空图像阴影检测算法
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｓｅａｃｃｕｒａｔｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎｓｈａｄｏｗｏｆｕｒｂａｎａｅｉｒａｌｉｍａｇｅｓ，ｗｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｓｈａｄｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｈｉｃｈｉｓ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ａｉ咖ＦｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００３８，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗｉｌｌｂｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄｉｎａｃｃｏｒｄａｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｌａｐｒｏｐｅｔｒｙｏｆｓｈａｄｏｗａｒｅａ，ｗｈｉｃｈａｖｏｉｄｓｈｅｔｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎ
ａｉｍｉｎｇａｔｃｏｌｏｕｒｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆｓｈａｄｏｗ，ｐｉｒｍａ￣ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎｔｈｅｓｈａｄｏｗｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｉｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ