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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了基于神经网络的阴影去除方法，该方法首先构建包括阴影去除分支和阴影检测分支的阴影去除网络模型。其次获取待输入图像的深度图、法线图和DINO_v2的特征图，并将深度图转化为点云。然后通过阴影去除网络模型中两个分支编码器中的通道注意力CA模块，得到分层特征，通过阴影检测分支解码阶段得到阴影概率图。最后根据阴影概率图计算阴影感知相关图，将阴影检测分支解码器的特征插入到阴影去除分支的解码器，阴影去除分支的解码器输出阴影去除图像。本发明有效地捕获了图像中阴影和非阴影区域之间的全局信息，提高了阴影去除的精确度和准确性。
主权项：1.基于神经网络的阴影去除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建包括阴影去除分支和阴影检测分支的阴影去除网络模型；S2、获取待输入图像的深度图、法线图和带有改进的降噪锚盒的检测变压器DINO_v2的特征图，并将深度图转化为点云；S3、通过阴影去除网络模型中两个分支编码器中的通道注意力CA模块，得到分层特征；S4、基于分层特征，通过阴影检测分支解码阶段得到阴影概率图；S5、根据阴影概率图计算阴影感知相关图，将阴影检测分支解码器的特征插入到阴影去除分支的解码器；结合阴影感知相关图，阴影去除分支的解码器输出阴影去除图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于神经网络的阴影去除方法
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