基于阴影复杂性感知神经网络的图像阴影去除方法

    公开(公告)号:CN117058034A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311039192.2

    申请日:2023-08-17

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 基于阴影复杂性感知神经网络的图像阴影去除方法,涉及计算机底层视觉。使用颜色风格多样性增强方法对训练集样本颜色风格变换后,送入灰度结构信息恢复分支,对图像的灰度结构信息进行恢复;结果与输入图像灰度图差异性判断阴影复杂性;颜色变换后的样本及灰度结构信息恢复分支的输出结果送入颜色信息恢复分支,恢复图像颜色信息;阴影复杂性高的图像在神经网络中经过更多参数处理;计算颜色信息恢复分支输出结果与无阴影图像之间的L1损失、感知损失和多出口蒸馏损失;将各个损失按不同比例加和,作为整个网络的损失反向传播,训练神经网络。可广泛用于图像阴影去除问题,提高训练模型泛化性,通过动态网络的思想降低模型的计算量。

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