申请/专利权人：山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所

申请日：2023-08-04

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117173103B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明提出了一种图像阴影检测方法及系统，包括：提取原始图像的多层次综合特征；分为低层组和高层组；针对低层组和高层组分别采用相同结构的两个分支进行处理；分支在处理的过程中，将每组特征进行上采样和卷积，使每组特征拥有统一的空间尺寸，然后将各组特征拼接，生成合并特征；针对合并特征进行特征分离与重组并输出阴影相关元素、背景相关元素以及重组特征；分别从阴影相关元素、背景相关元素以及重组特征中提取风格属性，并对特定风格属性对施加一致性或差异性约束，以指导上游特征的分离；使用并行解码器分别连接两个分支的阴影相关元素、背景相关元素和重组特征，并将他们分别融合，用于生成预测的阴影图、背景图像和重构图像。

主权项：1.一种图像阴影检测方法，其特征是，包括：提取原始图像的多层次综合特征；将多层次综合特征分为低层组和高层组；针对低层组和高层组分别采用相同结构的两个分支进行处理；分支在处理的过程中，将每组特征进行上采样和卷积，使每组特征拥有统一的空间尺寸，然后将各组特征拼接，生成合并特征；针对合并特征进行特征分离与重组并输出阴影相关元素、背景相关元素以及重组特征；分别从阴影相关元素、背景相关元素以及重组特征中提取风格属性，并对特定风格属性对施加一致性或差异性约束，以指导上游特征的分离；使用并行解码器分别连接两个分支的阴影相关元素、背景相关元素和重组特征，并将它们分别融合，用于生成预测的阴影图、背景图像和重构图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种图像阴影检测方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD