空洞卷积与注意力融合的对抗式图像阴影去除算法

摘要：

为了解决暗区域、纹理复杂或半影区域的阴影去除效果不明显的问题,提出了空洞卷积与注意力机制融合的对抗式图像阴影去除算法.该算法基于生成对抗网络的总体思想,将空洞卷积引入残差网络中,用自定义的空洞残差块进行特征提取,扩大了特征提取的感受野.在注意力编码阶段,加入4层相同结构的空洞卷积,确保最小计算量的情况下为解码阶段提供更抽象、更本质的全局的语义特征.运用多重注意力机制,引导判别网络对无阴影图像的鉴别,提高判别网络能力.该算法分别在ISTD(image shadow triplets dataset)与SRD(shadow removal dataset)公开数据集上进行检验,SSIM(structural similarity)值达到97.77％.该算法图像特征信息保存完整,画面清晰,暗区域及地物复杂的区域阴影去除效果较好,对半影区域,也有具有良好的表现.

关键词：牛成对抗网络;空洞卷积;多重注意力;残差网络;多尺度;自编码;长短记忆法;阴影去除

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分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;辽宁省教育厅科学研究经费项目;辽宁省自然科学基金面上项目

在线出版日期：2021-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1081-1089