【摘 要】
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计算机视觉作为人工智能研究的三大主要领域之一,受到了广泛关注。图像阴影检测与去除研究属于计算机视觉的底层基本问题,具有重要的实际应用价值。本文针对单幅图像阴影检测及去除的问题,主要完成了如下几个方面的工作:首先,针对ST-CGAN在图像阴影检测中出现的漏检及误检等问题,提出了一种基于改进的ST-CGAN的图像阴影检测算法,将CBAM注意力机制引入网络中,使得网络模型能够自适应地学习并调整每个通道和
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计算机视觉作为人工智能研究的三大主要领域之一,受到了广泛关注。图像阴影检测与去除研究属于计算机视觉的底层基本问题,具有重要的实际应用价值。本文针对单幅图像阴影检测及去除的问题,主要完成了如下几个方面的工作:首先,针对ST-CGAN在图像阴影检测中出现的漏检及误检等问题,提出了一种基于改进的ST-CGAN的图像阴影检测算法,将CBAM注意力机制引入网络中,使得网络模型能够自适应地学习并调整每个通道和像素的权重,使得网络能够更加注重关键的通道和空间特征,从而提高其模型性能和精度。实验表明,与其他三种主流算法的对比相比,本章所提算法在SBU及UCF两个通用的基准数据集上都能获得较好的表现,视觉效果也得到明显改善。其次,针对在复杂环境下的阴影去除存在阴影区域颜色、纹理失真以及半阴影区域去除不够彻底的问题,提出了一种基于生成式对抗网络的多尺度注意力残差网络的图像阴影去除算法。首先使用不同大小卷积核进行特征提取,以获得不同尺度上的特征信息,然后通过SE-Net（Squeeze and extraction Network）对每个通道的特征信息进行校准以增强重要特征信息,弱化非重要特征信息。数值实验表明:所提出算法在复杂阴影场景中能准确恢复阴影区域的颜色、纹理及阴影边缘等细节,在ISTD（image shadow triplets dataset）公开数据集上进行测试,其阴影区域的均方根误差可达到8.4,结构相似度可达到97.2%,峰值信噪比可达到33.97d B。综上所述,针对单幅图像阴影检测及去除的问题,所提的两种算法与主流算法相比,都能够生成更加接近真实环境的阴影掩模及无阴影图像,验证了所提算法的有效性。
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