对计算机分析雾滴图像从而获得统计数据的研究中。通常的做法是对图像进行二值化。选定一个合适的阈值后，将原图像转换为黑白的二值图像，然后分析二值图像得到统计数据[2]。现实生活中，由于图像背景光照不均匀，导致处理时难以选择阈值。对于这类情况，一些学者采用同态滤波的方法滤掉图像中的低频成分，尽量保留原来的高频成分[3,4]。这种方法的优点在于可以处理不规律的非均匀光照；其缺点在于计算复杂，而且处理效果不理想。为了克服上述缺点，有人提出用大模板均值滤波的方法来获得光照比较均匀的图像，这种方法简化了计算，但处理效果仍不够理想。78770

对于水下成像，有限的能见度在水中会导致水下图像的退化。可以通过使用人工光源在水下成像系统来增加可见性。然而，在大多数的水下图像增强技术中，这种非均匀照明导致的背景明暗不均匀的问题常常被研究者忽视。也很少有方法用于讨论彩色图像显示结果。有学者提出适用于水下非均匀的照明图像的校正方法。该方法假定自然水下图像是瑞利分布。也有学者提出，用最大似然估计的规模参数分布的图像映射到瑞利分布的方法[5]。与传统方法相比，使用不为非均匀照度校正图像质量指平均亮度、平均信息熵、规范化的社区功能,平均对比,全面评估函数。这种方法也成功解决了水下图像阴影校正的问题。论文网

在遥感影像上的阴影处理中，东北师范大学的秦玉俊在系统分析当前阴影检测方法和理论研究现状的基础上，运用小波分析的方法，结合QuickBird卫星影像的纹理特征，对影像进行检测及提取方法研究，实现了阴影边缘的检测及提取[6]。

目前国内外对阴影校正的方法，主要采取频域滤波和空域阴影校正的方法。频域处理，就是把图像信息从空域转换到频域，然后采用频域高通滤波的方法滤掉低频的阴影噪声，从而留下高频的细节成分。最后，通过傅里叶逆变换从频域转换到，就可以得到。或者也可以采用低通滤波（此处要根据频率信息设计合理的滤波窗和滤波函数）的方法得到近似背景的信号，然后与原图像作减运算即可得到我们想要的高频信息。频域处理的优点在于，计算简单且便于理解，我们可以方便地调节滤波函数，缺点在于计算量大、处理速度相对较慢。空域阴影校正的方案可以分为对加性阴影噪声和乘性阴影噪声的分别处理[7]。解决了速度的问题。第三章我们会详细讨论。