在各個場景、各種光照條件下的去暗影作用，這篇文章選取了四段視頻進行暗影去掉作用的測驗。Video3和Video4為人眼可清楚區別的強暗影的檢查視頻，Video3挑選了夜晚由白熾光掩蓋的室內場景，Video4挑選了白日由太陽光掩蓋的半室內場景。強暗影的去掉成果如圖3-9所示，其間3-9a表明當時幀的全景打開圖畫，3-9b表明根據混合高斯布景差法的遠景檢查成果，3-9c表明根據MHoEI算法的遠景檢查成果，其間左圖為Video3室內場景的強暗影去掉成果，右圖為半室內場景的強暗影去掉成果。

從上圖能夠看出，根據混合高斯的布景差法在檢查遠景時雖然受環境噪聲影響較小，但受暗影影響較大，尤其在口光照射的場景中，無法區別行人目標與暗影區域;而根據MHoEI算法的遠景檢查成果體現除了較強的抗暗影攪擾功能，即便在暗影比較嚴重的情況下也能較好地完結暗影去掉作業，但該算法簡單受環境噪聲攪擾且會形成遠景空泛。Videos和Video6為在光線較均勻的情況下發生的人眼較難區別的弱暗影的檢查視頻，Videos挑選了夜晚由白熾光掩蓋的室內場景，Video6挑選了白日由太陽光掩蓋的半室內場景。弱暗影的去掉成果如圖3-10所示，其間3-10a表明當時幀的全景打開圖畫，3-10b表明根據混合高斯布景差法的遠景檢查成果，3-10c表明根據MHoEI算法的遠景檢查成果。圖中左圖為Video3室內場景的強暗影去掉成果，右圖為半室內場景的強暗影去掉成果。從圖3-10可看出，兩種算法關于弱暗影的去掉作用與強暗影的去掉作用類似，根據混合高斯的布景差法仍無法完好去掉行人發生的弱暗影，不一樣的是MHoEI算法在均勻光線場景中能夠較好地掃除環境噪聲的攪擾。