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申请/专利权人：厦门理工学院
摘要：本发明提出一种基于注意力导向细节修复的文档图像阴影去除方法，包括以下步骤；步骤S1、利用YCbCr颜色空间变换和亮度信息生成阴影注意力图作为标签，以识别阴影区域；步骤S2、通过阴影注意力生成子网络，采用多尺度大核注意力机制，提取阴影特征，获得最优注意力图；步骤S3、对所述最优注意力图和阴影特征进行动态融合；步骤S4、通过细节细化子网络，采用轻量级空间通道卷积计算并恢复图像细节；步骤S5、基于损失函数，通过端到端训练优化网络参数；步骤S6、使用训练完成的网络对文档图像进行阴影去除处理。旨在有效去除文档图像中的复杂阴影，同时保留图像细节，并以较低的计算复杂度实现。
主权项：1.一种基于注意力导向细节修复的文档图像阴影去除方法，其特征在于：包括以下步骤；步骤S1、利用YCbCr颜色空间变换和亮度信息生成阴影注意力图作为标签，以识别阴影区域；步骤S2、通过阴影注意力生成子网络，采用多尺度大核注意力机制，提取阴影特征，获得最优注意力图；步骤S3、对所述最优注意力图和阴影特征进行动态融合；步骤S4、通过细节细化子网络，采用轻量级空间通道卷积计算并恢复图像细节；所述轻量级空间通道卷积包括按顺序处理的一个空间重建单元和一个通道重建单元；首先通过空间重建单元操作获得空间细化特征，然后利用通道重建单元操作获得信道细化特征；所述空间重建单元采用分离-重构的操作，将空间内容信息量大小不同的特征图区分开，并利用组归一化层GN中的缩放因子评估具有相应权重的不同特征图的信息内容，获得细化空间特征图；所述通道重建单元采用分裂-变换-融合的操作，以进一步减少细化空间特征图沿通道尺寸的冗余；步骤S5、基于损失函数，通过端到端训练优化网络参数；步骤S6、使用训练完成的网络对文档图像进行阴影去除处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门理工学院 一种基于注意力导向细节修复的文档图像阴影去除方法
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