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基于YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法的任务书
任务目标：
本文旨在探讨利用YUV颜色空间和图论切割的方法去除图像中的阴影，以提高图像的视觉效果。
任务描述：
在实际应用中，图像中的阴影常常会影响图像的质量，甚至降低图像的可视性。因此，如何去除图像中的阴影，一直是计算机视觉领域的研究重点。本文提出了一种基于YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法。
该算法的主要思路是将图像转换到YUV颜色空间，并通过Y、U、V三个通道进行分析，以检测出阴影所在的像素。然后，利用图论中的最小割算法，将阴影区域与图像正常区域分割开，最终得到去除阴影的图像。
任务分析：
1、YUV颜色空间：
YUV颜色空间是一种彩色编码方式，常用于视频和图像的压缩和传输。其中，Y通道表示图像的亮度，而U和V通道表示颜色信息。由于阴影对图像的亮度有影响，因此利用YUV颜色空间进行分析，可以更好地检测出阴影所在的像素。
2、图论割：
图论割是基于图的最优切分方法，可以将图像分割成多个部分，从而达到优化的目的。在本算法中，我们可以利用最小割算法，将图像中的阴影区域和正常区域进行分割，达到去除阴影的效果。
3、图像处理：
在算法的实现过程中，需要进行一系列的图像处理操作，包括颜色空间转换、边缘检测、二值化等操作，以减小误差和提高算法的准确性。特别是，在进行最小割算法时，需要对图像进行一定的预处理。
任务步骤：
1、图像颜色空间转换：
首先，将RGB颜色空间的图像转换到YUV颜色空间，对Y通道进行分析，以检测出阴影所在的像素。
2、阴影检测：
通过对Y通道的分析，可以检测出阴影所在的区域。具体方法可以是利用灰度阈值、梯度变化等方式进行分析，以检测出阴影像素点和正常像素点。
3、边缘检测：
在分割前需要进行边缘检测，将图像中的边缘区域检测出来。
4、二值化：
将图像进行二值化，将图像分为前景和背景两部分，并将阴影和正常区域分别标注。
5、最小割分割：
利用最小割算法，对图像进行分割，将图像中的阴影区域和正常区域分割开。
6、结果输出：
将去除阴影后的图像输出，以提高图像的视觉效果。
任务参考文献：
[1]Wang,B.,&Li,G.(2017).Shadowremovalfromimagesusingguidedfilterandgraphcut.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,48,170-178.
[2]Liu,G.,&Xie,Y.(2019).Anovelshadowremovalmethodbasedonself-attentionandtwo-stagetexturetransfer.Neurocomputing,342,112-123.
[3]Wang,Y.,&Li,H.(2020).Arobustshadowremovalmethodbasedonmathematicalmorphologyandadaptivethresholdsegmentation.Computers&ElectricalEngineering,85,1-10.