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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于残差掩膜引导的图像阴影修复方法，以改善图像的阴影去除效果。方法主要包括：利用Transformer网络在处理长程依赖关系和全局上下文信息方面的优秀性能，学习阴影区域和非阴影区域之间的相关性，实现初步的阴影去除；提出掩膜提取算法，利用初步修复结果和真实无阴影图像计算残差掩膜；设计残差掩膜损失函数，并设置适当的迭代修复阈值，通过残差掩膜的引导实现阴影图像的迭代修复，以得到更自然的最佳修复效果。本发明能够根据输入的有阴影图像和不精确的掩膜提示得到准确逼真的阴影修复效果，可广泛用于阴影去除任务中，提高图像质量，改善后续下游任务性能。
主权项：1.一种基于残差掩膜引导的图像阴影修复方法，其特征在于，所述方法包括以下几个步骤：步骤（1）输入图像的初步阴影去除：利用Transformer网络实现对全局上下文信息的感知，首先对输入图像做线性映射，并利用L层编码器结构提取图像特征，然后利用输入掩膜提供的提示信息，学习阴影区域和非阴影区域之间的相关性；接着利用L层解码器结构对输出的融合特征信息进行解码，并映射回原始图像特征空间，从而实现初步的阴影去除；步骤（2）残差掩膜提取：根据初步的阴影去除结果和真实无阴影图像计算此时的残差掩膜，通过对这两幅图像做背景差分，并辅以适当的阈值分割算法和形态学处理方法，最后得到针对当前修复结果的残差掩膜；步骤（3）残差掩膜损失计算：根据设计的掩膜损失函数计算此时的得到的残差掩膜损失值，并与设置的阈值做比较；步骤（4）修复效果迭代更新：当步骤（3）中计算得到的损失值大于设定的阈值时，将步骤（1）得到的修复图像作为下一迭代过程中的有阴影图像，并将残差掩膜作为此时的引导掩膜，重新执行步骤（1）至步骤（3）；当步骤（3）中计算得到的损失值小于或等于设定的阈值时，即可完成修复过程，此时的输出图像即为网络最终得到的阴影修复结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于残差掩膜引导的图像阴影修复方法
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