Kebiasaannya, bayang muncul dalam bentuk yang tidak menentu. Bentuk
bayang mungkin atau tidak mungkin sama dengan bentuk objek yang membentuknya.
Bentuk bayang adalah bergantung kepada sudut tuju antara sumber cahaya dan objek
yang membentuknya. Oleh sebab itu, adalah sukar untuk mengenalpasti bentuk bayang
berdasarkan geometri objek. Selain itu, pembuangan bayang perlu menpertimbangkan
keamatan pixel asal dalam kawasan yang sebelumnya diliputi oleh bayang. Kawasan
yang asalnya berbayang mungkin menjadi terlalu cerah jika proses pembuangan bayang
terlalu agresif atau masih gelap jika proses pembuangan bayang tidak efektif. Justeru,
satu kaedah baru untuk mengurang bayang dalam imej digital telah dicadangkan dalam
projek ini. Sepanjang pembangunan algoritma baru, sebanyak empat algoritma
pengurangan bayang telah dilaksanakan. Keputusan-keputusan daripada empat
algoritma ini telah dibandingkan dengan imej masukan yang sama untuk membuat
perbandingan yang adil. Dari keputusan ujian hipotesis oleh rekabentuk block
keseluruhan rawak, semua algoritma yang dibangunkan boleh menukar keamatan pixel
imej. Prestasi algoritma seterusnya dipastikan dengan selang keyakinan dan plot factor
utama. Algoritma terbaik didapati ialah yang mengira faktor skala berdasarkan purata
dan purata keliling untuk pengurangan bayang. Algoritma yang dicadangkan boleh
mengesan bayang secara tersirat dan masukan pengguna untuk mengenal pasti kawasan
bayang tidak diperlukan. Algoritma ini terdapat had bahawa tepi bayang tidak boleh
dibuangkan jika kawasan penumbra bayang terlalu kecil dan kawasan bayang tidak
boleh berada di sempadan imej. Walau bagaimanapun, keputusan menunjukkan
algoritma ini boleh mengesan bayang yang berbentuk tidak menentu dengan betul dan
mengurang bayang dengan menukar keamatan pixel kembali kepada keamatan pixel
latar belakang.
_______________________________________________________________________________________________________
A shadow is usually appears in arbitrary shape. The shadow shape may or may
not be the same as the shape of object casting it. The shadow shape depends on the
incident angle of light source and the object casting it. Hence, it is difficult to recognize
the shadow shape based on the object geometry. Other than that, the removal of shadow
need to consider the original pixel intensity in the region that is previously covered by
shadow. The original shadowed region may become too bright if the removal process of
shadow is too aggressive or may be still dark if the removal process of shadow is not
effective. Therefore, a new method of reducing shadow in digital image has been
proposed in this project. Throughout the development of the new algorithm, a total of
four shadow reduction algorithms have been implemented. The results from these four
algorithms are compared with the same set of input images to make fair comparison.
From hypothesis testing of Randomized Complete Block Design conclusion, it is shown
that all implemented methods can change the pixel intensity of the image. The
performance of algorithms is further confirmed with the result of confident interval and
main factor plot. It is found that the best algorithm is the one that calculates the scaling
factor based on the mean and surrounding mean for shadow reduction. The proposed
algorithm can detect the shadow implicitly and there is no need for user input to identify
the shadow region explicitly. There are limitations that the proposed algorithm cannot
detect shadow edge if the shadow penumbra region is narrow and the shadowed region
cannot be on the boundary of image. However, the result shows that it can detect
shadow with arbitrary shape correctly and reduce the shadow by scaling the pixel
intensity back to background pixel intensity.
Developement of algorithim to reduce the shadow in digital image / Ong Kok Tong