【摘 要】
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本文针对计算机在图像阴影去除过程中存在的阴影部分残留及复杂地物或暗区域部分阴影去除不完全的问题,提出了一种递进式注意力机制引导的图像阴影去除算法,该算法在生成对抗网络的框架下进行研究设计。首先,在生成网络的特征提取阶段,利用不同学习率的空洞卷积残差块进行特征提取,扩大网络的感受野,进而提高外部注意力机制在提取阴影位置、轮廓信息时的精确度;然后,在生成网络的自编码器内部使用并联式注意力机制,引导自编
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本文针对计算机在图像阴影去除过程中存在的阴影部分残留及复杂地物或暗区域部分阴影去除不完全的问题,提出了一种递进式注意力机制引导的图像阴影去除算法,该算法在生成对抗网络的框架下进行研究设计。首先,在生成网络的特征提取阶段,利用不同学习率的空洞卷积残差块进行特征提取,扩大网络的感受野,进而提高外部注意力机制在提取阴影位置、轮廓信息时的精确度;然后,在生成网络的自编码器内部使用并联式注意力机制,引导自编码器对阴影图像中非阴影区域细节信息的编码;再后,自编码阶段运用多层次多尺度特征融合方法,使编码兼顾全局语义信息和局部细节特征;最后,利用串联注意力机制,引导判别网络对生成网络生成的无阴影图像进行鉴别,降低关键特征的损失,增强判别网络的鉴别能力。该算法分别在公开数据集SRD与ISTD上进行检验,视觉效果表现良好,算法SSIM值可达到97.5%,PSNR可达到32.8,RMSE可达到6.36。本文算法与同类算法进行比较,具有一定优势,阴影去除后的图片,图像特征信息保存完整,图像画面清晰,复杂地物或绿色植物、暗区域的阴影去除效果明显。该论文有图36幅,表7个,参考文献52篇。
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