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Shadow detection and correction using a combined 3D GIS and image processing approach

Safa Ridene1 , Reda Yaagoubi1, Imane Sebari1, Audrey Alajouanine2

1. College of Geomatics and Surveying Engineering, Institut Agronomique et Vétérinaire Hassan II, Rabat, Morocco
2. GE-INFRA, Géomètre Expert, Toulouse
Reda.yaagoubi@iav.ac.ma; i.sebari@iav.ac.ma

Revue Internationale de Géomatique 2019, 29(3), 241-253. https://doi.org/10.3166/rig.2019.00091

Abstract

While shadow can give useful information about size and shape of objects, it can pose problems in feature detection and object detection, thereby, it represents one of the major perturbator phenomenons frequently occurring on images and unfortunately, it is inevitable. “Shadows may lead to the failure of image analysis processes and also cause a poor quality of information which in turn leads to problems in implementation of algorithms.” (Mahajan and Bajpayee, 2015). It also affects multiple image analysis applications, whereby shadow cast by buildings deteriorate the spectral values of the surfaces. Therefore, its presence causes a deterioration in the visual image’s quality and limits the information that the former could give. Ignoring the existence of shadows in images may cause serious problems in various visual processing applications such as false objects detection. In this context, many researches have been conducted through years. However, it is still a challenge for analysts all over the world to find a fully automated and efficient method for shadow removal from images.

RÉSUMÉ
Alors que l’ombre peut donner des informations utiles sur la taille et la forme des objets, elle peut poser des problèmes dans la détection de caractéristiques et d’objets, elle représente donc l’un des principaux phénomènes perturbateurs se produisant fréquemment sur les images mais elle est inévitable. « Les ombres peuvent conduire à l’échec des processus d’analyse d’image et aussi causer une mauvaise qualité de l’information qui à son tour conduit à des problèmes dans la mise en œuvre des algorithmes. (Mahajan et Bajpayee, 2015). Elle affecte également de multiples applications d’analyse d’images, où l’ombre projetée par les bâtiments détériore les valeurs spectrales des surfaces. Sa présence entraîne donc une détérioration de la qualité del’image visuelle et limite l’information que celle-ci peut fournir. Ignorer l’existence d’ombres dans les images peut causer de sérieux problèmes dans diverses applications de traitement visuel telles que la détection de faux objets. Dans ce contexte, de nombreuses recherches ont été menées au fil des ans. Cependant, les analystes du monde entier ont encore du mal à trouver une méthode entièrement automatisée et efficace pour l’élimination des ombres sur les images.

Keywords


Cite This Article

Ridene, S., Sebari, I., Alajouanine, . (2019). Shadow detection and correction using a combined 3D GIS and image processing approach. Revue Internationale de Géomatique, 29(3), 241–253.



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