Recursive drivable road detection with shadows based on two-camera systems

对这篇文章中关于图像阴影去除的部分做简单介绍。目前网上没找到相关代码，已向作者发出邮件要了，不知道会不会给我应答。

该方法也是基于图像的成像原理：

这里边比我之前看到的貌似多了两个参数，g为场景的几何因素（geometric factor），l为光照亮度，实际上对应于之前公式里的I。把该公式中的W(λ)和l相乘，即等价与前面的E(λ)。
该论文中又考虑到了相机在处理数据的时候加入了伽马校正，即
，γ为常数。
因此，通道n的像素值如下给出：

下面，本文定义了一个光照不变的彩色空间，如下：

这里，，文章中经过实验，得到如下值：

对于上面的公式进行带入化简，得到新的颜色空间的r通道的值为：

这里，。很明显，如果e1和e2趋近于0，那么上式就只剩下，也就是只和相机以及拍摄对象的特性有关，而与光照无关了。

在后文将其应用于道路检测中时，由于该算法是基于两个相机的双目视觉，因此，上述得到的invariant image是如下使用的：
分别对于两台相机的各个通道分别处理，如下：

这里得到的I_n就是结合invariant image和原图之后得到的，H是去完阴影的结果，这么使用应该是为了保留更多的信息吧。虽然之后又将I_n转为灰度图使用。