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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度视网膜分解的深度学习单图像去阴影方法及系统，所述方法包括：获取阴影图像数据集并进行预处理；将预处理后阴影图像数据集中的阴影图像输入图像阴影去除深度神经网络中的卷积层，提取阴影图像的浅层特征；将浅层特征输入图像阴影去除深度神经网络中的编解码器，在各尺度阴影掩膜的引导下通过掩膜引导去阴影模块进行阴影特征的修复，再经过卷积层后得到去阴影图像；利用预处理后阴影图像数据集对图像阴影去除深度神经网络进行训练；将待去除阴影的图像输入训练好的图像阴影去除深度神经网络中，得到去阴影图像。本发明通过利用图像阴影去除深度神经网络能够有效地对单张图像去阴影，同时保留非阴影区域的特征信息。
主权项：1.一种基于多尺度视网膜分解的深度学习单图像去阴影方法，所述方法包括：获取阴影图像数据集并进行预处理；所述阴影图像数据集中的样本包括阴影图像、对应的无阴影图像和阴影掩膜；将预处理后阴影图像数据集中的阴影图像输入图像阴影去除深度神经网络中的卷积层，提取阴影图像的浅层特征；将所述浅层特征输入图像阴影去除深度神经网络中的对称U型的包含多尺度掩膜引导去阴影模块组合的编解码器，在各尺度阴影掩膜的引导下通过掩膜引导去阴影模块进行阴影特征的修复，将修复后的特征经过卷积层后，得到阴影图像对应的去阴影图像；利用预处理后阴影图像数据集对图像阴影去除深度神经网络进行训练；其中，对掩膜引导去阴影模块进行像素级的视网膜分解损失监督；将待去除阴影的图像输入训练好的图像阴影去除深度神经网络中，得到对应的去阴影图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于多尺度视网膜分解的深度学习单图像去阴影方法及系统
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