[发明专利]一种图像去阴影方法及装置

说明书

本发明公开了一种图像去阴影方法及装置，方法首先对输入阴影图像进行初步特征提取；然后对初步特征进行下采样来提取出输入阴影图像的语义信息，得到下采样特征图；对下采样特征图进行上采样来放大下采样特征，并扩散光照信息到全局，得到上采样特征图；再根据上采样特征图的阴影区域和非阴影区域的统计信息来引导下采样特征图的转换，使下采样特征图阴影区域和非阴影区域的光照信息调整成与上采样特征图的光照信息一致，得到转换后的特征图；接着将转换后的特征图与输入阴影图像相结合，得到阴影蒙版；利用去除阴影模块将阴影蒙版和输入阴影图像相结合，以去除输入阴影图像的阴影，得到最终的去除阴影图像。本发明能实现高精度的图像去阴影。

技术领域

本发明涉及人工智能和计算机视觉技术领域，特别是一种图像去阴影方法及装置。

背景技术

近年来，随着深度学习以及人工智能的兴起，以及成本逐渐降低的硬件，人工智能领域取得了井喷式的发展，各行各业纷纷引入人工智能来给产品增加竞争力。自动驾驶是其中备受关注的一个领域，自动驾驶需要准确判断行驶道路上的路面状况来作出合理决策，但现实生活场景是复杂的，自动驾驶系统里面的目标检测系统可能会由于雾霾、下雨、光照强度弱、甚至因光被物体遮挡而形成的阴影而影响检测性能，进而影响到自动驾驶技术的广泛安全应用。另外，在视频图像处理领域，图像中的阴影可能会影响图像的美观性及图像中内容的清晰度，当下很多人喜欢分享图像或者视频，如果能够得到一个更加美观清晰的图，则能进一步增加用户分享生活的欲望，从而提高用户粘性。

目前，图像去阴影的工作大部分都是基于监督训练的方法，也出现了不少无监督的方法，但是当前去阴影的方法并没有良好地针对图像去阴影任务的特殊性，如阴影区域大小、图像中的内容以及阴影强弱等的不同造成了图像去阴影较为复杂，因此，如何做到有效去除图像中的阴影是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的第一目的在于解决现有图像去阴影技术存在的缺点与不足，提出一种图像去阴影方法，可实现高精度的图像去阴影。

本发明的第二目的在于提出一种图像去阴影装置。

本发明的第三目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第四目的在于提出一种计算设备。

本发明的第一目的通过下述技术方案实现：一种图像去阴影方法，包括：

第一阶段：

1-1)对待去除阴影的输入阴影图像进行初步特征提取；

1-2)对初步特征进行下采样来提取出输入阴影图像的语义信息，得到下采样特征图；对下采样特征图进行上采样来放大下采样特征，并扩散光照信息到全局，得到上采样特征图；

1-3)根据上采样特征图的阴影区域和非阴影区域的统计信息来引导下采样特征图的转换，使下采样特征图阴影区域和非阴影区域的光照信息调整成与上采样特征图的光照信息一致，得到转换后的特征图；

第二阶段：

2-1)将第一阶段得到的转换后的特征图与输入阴影图像相结合，得到阴影蒙版；

2-2)利用去除阴影模块将阴影蒙版和输入阴影图像相结合，以去除输入阴影图像的阴影，得到最终的去除阴影图像。

优选的，骤1-3)中下采样特征图的转换过程如下：

计算上采样特征图的阴影区域及非阴影区域的均值和方差，计算下采样特征图的阴影区域及非阴影区域的均值和方差；

然后将上采样特征图和下采样特征图的阴影区域的均值串联输入到特征对齐器中，得到需要转换后的阴影区域的目标均值，再将下采样特征图的阴影区域的均值调整为该目标均值；