[发明专利]基于数据的软性阴影去除方法

摘要

本发明公开了一种基于数据的软性阴影去除方法，包括如下步骤：将待处理图像分割成16×16的网格面片，并计算其对应的特征向量；使用预先训练的回归因子将特征向量映射到该面片的阴影遮罩分布m_i；将阴影网格上的马尔可夫随机域正则化以生成红色通道的最大后验阴影图片，同样的操作对绿色通道、蓝色通道都执行一遍，获得无阴影图像I_U；用户根据需要可以在原图像上放置一块由原阴影衍生出的新阴影，该阴影可根据需要被平移、放大缩小、变形；本发明所提出的这种方法是进行离线训练的，可以处理带有区分度较大的半影宽度阴影。与现有技术相比，本发明所提出的技术可以应用于多种需要去除软性阴影的场景中，能够显著改善用户交互并优化生成的结果。

主权项

一种基于数据的软性阴影去除方法，其特征在于，包括：步骤(1)、采用多个阴影图片构成训练集，对训练集中每一个阴影图片提取列特征向量，利用所述的列特征向量训练得到回归因子；步骤(2)、将待处理的阴影图片分割成行列排布的若干网格，对每一个网格计算出其描述性的特征向量；步骤(3)、使用所述的回归因子将每一个网格的特征向量映射到该网格的阴影遮罩分布，所有网格的阴影遮罩分布构成了阴影网格；步骤(4)、对所述阴影网格采用马尔可夫随机域正则化以生成红色通道、绿色通道、蓝色通道的最大后验阴影图片，即获得无阴影图像；步骤(5)、在所述无阴影图像的每一个位置使用TRW‑S消息传体算法来正则化整个无阴影图像以选择出最佳的面片，该最佳的面片作为待处理的阴影图片的软性阴影去除结果。