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[发明专利]一种高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法及系统-CN202310693080.2在审
发明人：张利军;彭光雄;张建东 -专利权人：湖南省第二测绘院;湖南省遥感地质调查监测所
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法，包括：输入一幅包含3个可见光波段的遥感影像；转换为HIS彩色空间；计算出归一化阴影指数；对归一化阴影指数进行图像分割，提取并优化阴影掩膜；对阴影掩膜中的阴影区块进行标识和编号；创建一个自适应矩形窗口W，使其覆盖某个阴影区块全部阴影像元；对窗口中的非阴影像元和阴影像元的光谱值进行线性回归分析；利用线性回归方程对遥感影像所有波段的全部阴影区块进行阴影恢复。本发明的高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法，弥补了单一统计量难以准确表征非阴影区和阴影区之间光谱统计特性的不足，并充分考虑了不同阴影区背景地物的差异性，阴影恢复的结果保真度高，且简单易行、稳定可靠、运算高效
一种空间分辨率遥感影像阴影恢复方法系统

[发明专利]一种基于全卷积网络和均值漂移的阴影区域检测方法-CN201811579842.1在审
发明人：蒋晓悦;胡钟昀 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于全卷积网络和均值漂移的阴影区域检测方法，该方法针对单幅图像阴影区域检测，首先设计全卷积网络并采用阴影图像数据集进行训练，将全卷积网络作为阴影特征提取器来提取图像的阴影特征，然后经均值漂移算法修正后输出阴影概率图，最后对阴影概率图逐像素点判别是否阴影得到二值化的阴影检测图。全卷积网络作为特征提取器，摒弃传统的人工设计特征，自动学习阴影特征，大大提高阴影检测的鲁棒性。经过均值漂移算法修正后的阴影特征图，利用原始图像的颜色信息，精确修正阴影区域的边缘，显著提高阴影检测的准确率。
卷积漂移阴影区域阴影特征阴影检测算法修正网络概率图阴影检测特征提取器单幅图像人工设计提取图像颜色信息阴影图像原始图像自动学习传统的二值化鲁棒性数据集提取器像素点准确率修正输出

[发明专利]血管内图像中的阴影的检测与验证-CN202211538558.6在审
发明人：克里斯多夫·E·格里芬 -专利权人：光学实验室成像公司
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明部分地涉及关于从血管内成像数据收集期间获得的数据集的阴影检测和阴影验证。该方法可以使用关于候选阴影区域的局部自适应阈值和扫描线水平分析来确定候选阴影的集合，用于验证或拒绝。在一个实施方式中，阴影是支架撑杆阴影、导丝阴影、侧支阴影或其它阴影。
血管图像中的阴影检测验证

[发明专利]血管内图像中的阴影的检测与验证-CN201680067856.8有效
发明人：克里斯多夫·E·格里芬 -专利权人：光学实验室成像公司
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明部分地涉及关于从血管内成像数据收集期间获得的数据集的阴影检测和阴影验证。该方法可以使用关于候选阴影区域的局部自适应阈值和扫描线水平分析来确定候选阴影的集合，用于验证或拒绝。在一个实施方式中，阴影是支架撑杆阴影、导丝阴影、侧支阴影或其它阴影。
血管图像中的阴影检测验证

[发明专利]一种基于非线性像元分析的高光谱图像阴影补偿方法-CN202111661452.0在审
发明人：赵敏;陈捷 -专利权人：声耕智能科技(西安)研究院有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性像元分析的高光谱图像阴影补偿方法，本发明的阴影补偿算法可分为三个部分：端元提取、丰度估计和阴影区域重建。本发明根据图像阴影区域像元可能存在光子的多次相互作用，首先从图像的阴影区域和非阴影区域提取端元，并利用阴影区域的端元和基于非线性混合模型的解混算法估计阴影区域像素的丰度。最后，利用非阴影区域的端元和阴影区域的像素丰度值对阴影区域像素进行重构补偿高光谱图像中的阴影部分。本发明能够使用各种非线性解混模型进行对阴影区域像元进行丰度估计，并对阴影区域像元进行重构。
一种基于非线性分析光谱图像阴影补偿方法

[发明专利]在图像中生成阴影的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210267945.4在审
发明人：勾多多;赵雄 -专利权人：小米汽车科技有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种在图像中生成阴影的方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：响应于接收到阴影生成指令，则获取待生成阴影的目标图像，以及目标物体的掩码图像，所述阴影生成指令用于在所述目标图像中生成所述目标物体的阴影；将所述目标图像和所述目标物体的掩码图像输入预设的阴影生成模型，以得到所述阴影生成模型输出的目标阴影图像，其中，所述目标阴影图像用于对车辆内的感知模型进行训练。如此，无需提供阴影掩码图像即可在目标图像中生成目标物体的阴影，简化了在图像中生成阴影的过程，提高了阴影生成的适用范围，进而实现增强感知模型对具有各种复杂阴影图像识别的鲁棒性的目的。
图像生成阴影方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、阴影去除方法、装置、设备和存储介质-CN202310806698.5在审
发明人：吴凯;江冠南;束岸楠;王智玉 -专利权人：宁德时代新能源科技股份有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像处理方法、阴影去除方法、装置、设备和存储介质。所述方法通过获取焊道图像对应的阴影掩码图像，并提取焊道图像中的非阴影区域，得到模拟非阴影图像，再将阴影掩码图像和模拟非阴影图像输入至生成网络，得到模拟焊道图像，其中模拟非阴影图像和模拟焊道图像用于训练阴影去除模型上述方法通过对焊道图像进行处理，得到了模拟焊道图像和模拟非阴影图像，且该模拟焊道图像和模拟非阴影图像可以组成图像样本对用于有效训练阴影去除模型，所以可以通过上述方法获取大量的图像样本对来训练阴影去除模型，在一定程度上弥补了因真实的无焊道阴影图片稀缺而导致训练阴影去除模型效果不佳的问题。
图像处理方法阴影去除装置设备存储介质

[发明专利]基于高位视频监控的阴影检测方法以及系统-CN202211672438.5在审
发明人：闫军;丁丽珠;王艳清 -专利权人：超级视线科技有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高位视频监控的阴影检测方法以及系统。方法包括：将目标级阴影图像数据集输入至阴影检测提取网络中进行特征提取，输出目标级阴影图像特征集；将目标级阴影图像特征集输入至阴影检测分类回归网络中进行学习，输出各个检测框的预测目标类别、预测阴影类别、预测背景类别、预测目标位置、预测阴影位置；将目标级阴影图像特征集输入至目标阴影掩码学习网络中进行学习，输出各个候选区域框的预测二值化掩码；根据检测框的预测目标类别、预测阴影类别、预测背景类别、预测目标位置、预测阴影位置、候选区域框的预测二值化掩码，构建模型损失函数进行模型优化与参数更新，获得阴影检测模型，对待测路侧监控场景图像进行阴影检测。
基于高位视频监控阴影检测方法以及系统

[发明专利]阴影效果的渲染方法、装置和电子设备-CN202211305440.9在审
发明人：曾灏;周振 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T15/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种阴影效果的渲染方法、装置和电子设备；其中，该方法包括：获取目标模型的阴影贴图和光照贴图；目标模型为待渲染阴影效果的模型；阴影贴图中包括表面深度信息；光照贴图中包括亮度信息；基于目标模型的模型顶点坐标和阴影贴图，得到目标模型的第一阴影结果；从光照贴图中获取亮度信息，将亮度信息和第一阴影结果进行融合处理，得到融合结果；基于融合结果对目标模型进行渲染，得到具有阴影效果的目标模型。该方式中，将光照贴图中的亮度信息与阴影贴图渲染得到的阴影结果进行融合，通过融合结果对模型进行渲染，使得阴影效果成为一个统一整体，不再出现阴影之上再叠加更深阴影的效果，阴影更加真实，提高了场景渲染效果。
阴影效果渲染方法装置电子设备

[发明专利]基于弱监督的双网络互激励学习阴影去除方法-CN202110980864.4有效
发明人：蒋晓悦;李煜祥;王众鹏;韩逸飞;冯晓毅;夏召强 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于弱监督的双网络互激励学习阴影去除方法，只需要阴影检测任务标签即可完成阴影去除任务的训练，其中阴影残差网络用于升成阴影分布的模拟图，利用弱标签来训练，阴影提亮网络是端对端的网络，可直接由阴影图像升成阴影去除图像，利用阴影残差网络结果进行训练，阴影提亮网络结果作为阴影残差网络的输入，使用阴影残差网络在两张图像依次输入网络得到残差图像后，利用输入图像和对应残差图像间关系计算网络损失。本发明丰富样本的多样性，提升阴影残差网络的能力，有效提高阴影残差网络的输出性能。有效的减少了在数据标注中人力物力的投入。
基于监督网络激励学习阴影去除方法

[发明专利]一种动画处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010651691.7在审
发明人：冯乐乐 -专利权人：上海米哈游天命科技有限公司
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：其中方法包括：获取目标人脸的至少一个阴影变化序列帧，其中，所述目标人脸的阴影变化序列帧由预先训练的阴影生成模型处理得到，任一所述阴影变化序列帧包括两个光照角度之间的阴影动态过程；基于所述目标人脸的当前光照角度确定相对于对应阴影变化序列帧的阴影变化比例；根据所述阴影变化比例和所述对应阴影变化序列帧，确定所述当前光照角度对应的当前阴影轮廓；基于所述当前阴影轮廓对所述当前光照角度下的目标人脸进行渲染。通过阴影生成模型得到目标人脸对应的至少一个阴影变化序列帧，替代了人为计算阴影变化序列帧的过程，提高了阴影变化序列帧确定的效率，节省了内存空间。
一种动画处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于建筑物阴影信息挖掘的建筑物分层检测方法-CN201711405290.8有效
发明人：徐驰;张宏雅;孙开敏;陈一明;宋子亨;许凯;黄金凤 -专利权人：长江勘测规划设计研究有限责任公司
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于建筑物阴影信息挖掘的建筑物分层检测方法，利用建筑物阴影的面积、分布规律以及其形态特征，提取建筑物，包含阴影检测；再利用阴影面积分层，提取低矮建筑物对应的小阴影，和中高建筑物对应的其他阴影；利用形态学算法低矮建筑物对应的小阴影处理，获得低矮密集建筑群的区域和独立低矮建筑物；同时，对中高建筑物阴影进行边缘提取，直线提取方法，对中高建筑分层，获取中等建筑阴影和高建筑阴影；对阴影影像的灰度统计特性，把阴影及类阴影的暗地物从影像中分离出来；接着判断阴影和建筑物关系；其次利用阴影和建筑物关系分别获取矮、中、高建筑物的种子点；最后通过区域增长的方式从遥感影像上提取建筑物。
基于建筑物阴影信息挖掘分层检测方法

[发明专利]一种基于虚拟阴影图的增强现实实时阴影生成方法-CN201910783240.6有效
发明人：苏智勇;李奇;王汉;梅嘉琳;姚亮;蒋素琴 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T15/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚拟阴影图的增强现实实时阴影生成方法。该方法为：首先获取当前设备数据，对场景中的光源方向和光照强度进行估计；通过摄像机获取当前场景视频，将图像分为阴影区域和非阴影区域；通过深度相机获取视频深度信息，得到三维空间坐标，并转换至灯光空间；然后根据光源方向渲染阴影图，将现实场景中的阴影区域渲染至阴影图中，构建二值阴影图；接着将虚拟对象顶点变换至阴影图空间，根据二值阴影图判断当前顶点是否处于阴影之中，是则渲染阴影效果，否则渲染光照效果，并生成阴影；最后生成3D虚拟对象本发明计算效率高，可以实现移动增强现实中全部阴影和局部阴影的生成。
一种基于虚拟阴影增强现实实时生成方法

[发明专利]一种基于阴影的山体高度反演方法-CN202211025563.7有效
发明人：扶卿华;顾祝军;曾麦脉;贾正雷;吴秉校;陈谢宁;刘亚飞;罗成 -专利权人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于阴影的山体高度反演方法，包括以下步骤：S1、建立山体阴影数据集，S2、获取目标山体区域的遥感影像，S3、基于U‑net的山体阴影提取，S4、优化阴影提取效果，S5、提取阴影特征线，本发明通过基于U‑net的山体阴影提取，优化阴影提取效果，提取阴影特征线，求取太阳方位角、阴影长进而计算山体高度，不需要对建筑物阴影长度进行复杂的修正即可计算出山体高度，采用基于深度学习的方法进行阴影提取，提高了山体阴影的检测效率，可获得卓越的提取效果，经过深度学习网络提取出山体阴影结果图，对结果图进行形态学处理获得更纯净的阴影结果，可得到具有测算条件的阴影标签，工作量小，且计算精度较高。
一种基于阴影山体高度反演方法

[发明专利]一种图像处理方法及终端-CN201710166528.X在审
发明人：肖志龙;金妍敏;钟婉平 -专利权人：深圳市金立通信设备有限公司
申请日： 2017-03-20 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06K7/14 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法及终端，其中方法包括根据预设规则判断目标图像上是否有阴影区域；若目标图像上有阴影区域，获取非阴影区域的背景灰度值范围和非阴影区域的前景图像灰度值范围，以及阴影区域的背景灰度值范围和阴影区域的前景图像灰度值范围；确定非阴影区域的灰度阈值以及阴影区域的灰度阈值，其中非阴影区域的灰度阈值小于非阴影区域的背景灰度值范围的最小值且大于非阴影区域的前景图像灰度值范围的最大值；根据非阴影区域的灰度阈值以及阴影区域的灰度阈值分别对非阴影区域和阴影区域进行二值化处理本发明实施例可消除图像上的阴影在图像被识别时会产生的影响，提高图像识别的准确性。
一种图像处理方法终端