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陰影雙線性成像模型和光照補償模型
用于陰影去除的三分支殘差網(wǎng)絡模型
近日，中國科學院沈陽自動化研究所機器人視覺研究組在圖像光照建模與恢復領(lǐng)域研究取得新進展，相關(guān)研究成果近期在線發(fā)表于IEEE Transactions on Neural Networks ａnd Learning Systems（中國科學院一區(qū)Top期刊，IF: 14.255）和IEEE Transactions on Multimedia（中國科學院一區(qū)Top期刊，IF: 8.182）。
復雜的光照變化給計算機視覺研究帶來了很大的挑戰(zhàn)，嚴重影響了目標檢測、識別、跟蹤、圖像分割和場景理解等視覺任務。
為應對上述挑戰(zhàn)，沈陽自動化所研究團隊根據(jù)相機成像模型，推導出了陰影成像雙線性模型，該模型揭示了無陰影、陰影蒙版和陰影圖像之間的內(nèi)在關(guān)系。團隊在此基礎上推導出用于陰影去除的光照補償模型，該模型可以處理微小的陰影和半影。
團隊基于上述光照補償模型，構(gòu)建了用于陰影去除的三分支殘差網(wǎng)絡模型。該模型由陰影圖像重建、陰影蒙版估計和陰影去除三個任務分支組成。三個任務在聯(lián)合損失函數(shù)的監(jiān)督下生成豐富且互補的特征，進而使陰影區(qū)域獲取更好的視覺恢復效果并且在非陰影區(qū)域保留更多細節(jié)。
研究成果得到了國家自然科學基金委員會、中國科學院青年創(chuàng)新促進會和機器人學國家重點實驗室的大力支持。（機器人學研究室）
來源：中國科學院沈陽自動化研究所
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