| 基于多任务判别器的图像阴影去除算法 |
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| 引用本文： | 江灵雅,黄友锐,韩涛,徐善永.基于多任务判别器的图像阴影去除算法[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2023(2):139-146. |
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| 作者姓名： | 江灵雅 黄友锐 韩涛 徐善永 |
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| 作者单位： | 安徽理工大学电气与信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61772033)； |
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| 摘 要： | 针对现实生活中存在的阴影对于计算机视觉任务产生不利影响，现有图像阴影去除算法有效性与准确性低的问题，提出了一种基于生成对抗网络的阴影去除方法.该方法主要包括两个部分，采用了U-Net网络结构作为生成器部分的网络，用来提取图像中的有效信息，同时在生成器网络中引入自注意力机制，提高网络对阴影区域特征的关注度；采用多任务网络结构的判别器，通过对生成器生成图像的整体区域、局部区域以及与约束条件的匹配程度，进行多方面的鉴别，用来提升判别器鉴别能力，进而督促生成器，生成更加符合真实情况的无阴影图像.该方法在公开数据集ISTD上进行实验，实验结果表明所提方法在图像的结构相似性上以及峰值信噪比方面均有所提升.
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| 关 键 词： | 阴影去除 生成对抗网络 自注意力机制 马尔可夫判别器 U-Net网络 多任务判别器 |
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