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交通视频序列中的阴影去除的中期报告
在交通视频序列中，阴影去除是一项非常重要的任务。阴影会导致图像中出现冗余信息，影响对交通标志和交通工具的识别和跟踪。因此，需要开展相关研究，实现交通视频序列中阴影的去除。
当前阶段，我们已经完成了以下工作：
1.构建了用于阴影去除的交通视频数据集，其中包括了不同位置和时间的交通场景，以及不同角度和亮度的阴影情况。
2.研究了现有的阴影去除算法，并结合交通视频的特点，分析了其适用性和局限性。
3.提出了一种基于多尺度特征融合的阴影去除方法。该方法首先将图像分解为不同尺度的图像金字塔，并利用卷积神经网络提取每个尺度的特征。然后，将不同尺度的特征进行融合，生成去除阴影后的图像。
4.对提出的方法进行了实验验证。实验结果表明，该方法在交通场景下具有较高的去阴影效果，并且可以保持图像的结构和细节，对于交通标志和交通工具的识别和跟踪具有显著的改善。
接下来的研究工作包括优化所提方法的性能和鲁棒性，并结合其他算法，实现更加精确和快速的阴影去除。