在交通视频中，阴影往往与车辆同在。移动阴影经常与物体一起被提取出来从而导致物体定位误差、物体变形、多个物体相连等错误发生，阴影严重影响前景物体分割的准确率，阴影去除成为视频处理的一个难题。　　 本文将阴影去除算法分成两个步骤：一，参考帧获取，本文重点考虑背景帧提取，对几种常用的背景提取算法进行了描述并作出改进。二，阴影提取，利用当前帧与背景帧之间的差别与联系进行阴影与物体的区分，主要基于以下特征：1，亮度特征2，色彩特征3，纹理特征4，梯度特征。另外依据空间信息辅助阴影判断，提出了自己的一套阴影空间模型，依据阴影的位置和方向信息执行疑似阴影区域筛选步骤，优点：a)能检测对监控区域以外的阴影区域b)能检测断裂的阴影区域c)能防止大部分暗色车体部分被误检为阴影。　　 本文使用了两个阴影检测性能指标：修正后的阴影误检率和漏检率，这两个错误率指标不考虑将阴影误检为背景、背景误检为阴影造成的影响。在对不同视频进行阴影去除实验中，根据视频的不同特性调整阴影特征，对于彩色效果不好的压缩视频，就重点考虑亮度、纹理特征；对于清晰度高的图片，就加入色彩特征提高算法准确率。最后的检测结果与前人的结果进行了比较，本文的检测效果较好，取得了阶段性成功。