【摘 要】
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图像中的阴影是投影物体的重要视觉信息,但也会对计算机视觉任务造成影响。现有的单幅图像阴影去除方法因鲁棒阴影特征的缺乏或训练样本数据的不足与误差等原因,无法得到好的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61300125)~~
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图像中的阴影是投影物体的重要视觉信息,但也会对计算机视觉任务造成影响。现有的单幅图像阴影去除方法因鲁棒阴影特征的缺乏或训练样本数据的不足与误差等原因,无法得到好的阴影去除结果。为了准确生成用于描述阴影区域光照衰减程度的蒙版图像,进而获得高质量的无阴影图像,提出了一种基于衰减式生成对抗网络的单幅图像阴影去除方法。首先,敏感因子引导的衰减器被用来提升训练样本数据,为后续的生成器与判别器提供符合物理光照模型的阴影样本图像。其次,生成器将结合感知损失,并在判别器的督促下得到最终阴影蒙版。与相关研究工作比较,所提方
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