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[发明专利]一种基于TM影像的厚云阴影检测方法-CN201711223965.7在审
发明人：卢鑫 -专利权人：南威软件股份有限公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TM影像的厚云阴影检测方法，用于快速、准确的检测出TM影像中厚云阴影,且具有精度较高的特点。有云TM影像和无云TM影像为同期近时相的同一研究区域的TM影像；从有云TM影像中获取近红外波段以及短波红外波段对应的第一阴影区域影像，第一阴影区域影像内包含有高大地物阴影区域、水体阴影区域和厚云阴影区域；按照热红外波段的光谱特征对第一阴影区域影像进行阴影区域裁剪，从而得到有云TM影像中的第二阴影区域影像，第二阴影区域影像内包含有高大地物阴影区域和厚云阴影区域；将有云TM影像中的第二阴影区域影像和无云TM影像中的阴影区域影像进行对比分析，得到有云TM影像中的厚云阴影区域。
一种基于 tm 影像阴影检测方法

[发明专利]电力实训场中人员图像检测中的阴影消除方法-CN202111088066.7在审
发明人：许鹏程;高敬贝;李晓莉;彭勇;姜黛琳;徐连连;王婷婷;武凯丽 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种电力实训场中人员图像检测中的阴影消除方法，包括：获取样本数据；判别器判断阴影图像来自生成器生成还是真实阴影图像，将阴影图像与真实阴影图像之间的第一误差反馈给生成器，生成器减小所述第一误差；判别器判断无阴影图像来自生成器还是真实无阴影图像，将无阴影图像与真实无阴影图像之间的第二误差反馈给生成器，生成器减小所述第二误差；生成器与判别器进行反复对抗训练，得出最优的去阴影网络模型；利用所述去阴影网络模型进行去阴影，输入有阴影的电力实训场中人员图像，输出无阴影的电力实训场中人员图像。通过对阴影数据集的大量训练，使神经网络在对抗中不断的自我博弈，从而更好的实现阴影图像的风格迁移。
电力实训场中人员图像检测中的阴影消除方法

[发明专利]一种基于图像分割的阴影检测与去除算法-CN201410675195.X有效
发明人：刘颜丽;陈卓 -专利权人：四川大学
申请日： 2014-11-22 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的阴影检测与去除算法，其涉及图像处理技术领域，主要解决如何判断一个区域是否为阴影或是一条边缘是否为阴影以及相应阴影的如何去除的问题。首先利用纹理和亮度特征，结合局部信息和全局信息估计每个像素点是阴影边缘的概率；使用分水岭算法利用轮廓信息分割图像；利用基于边缘的区域融合算法将图像中阴影区域和非阴影区域分割开来，同时分别把阴影区域和非阴影区域分割成若干个子区域；然后分别训练一个分类器SVM，对阴影进行识别；随后使用图割算法求解检测阴影的能量方程，得到最终的阴影检测结果；最后根据阴影检测的结果，使用抠图算法计算阴影标签，利用标签点亮阴影区域，恢复阴影区域的光照
一种基于图像分割阴影检测去除算法

[发明专利]一种基于块匹配的自适应光转移单幅阴影去除方法-CN201710987937.6有效
发明人：何凯;甄蕊;黄婉蓉;沈成南 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-10-21 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于块匹配的自适应光转移单幅阴影去除方法，包括以下步骤：根据获取的阴影掩膜和初始阴影区域的信息，利用马尔科夫随机场标签计算半影区域；将半影掩膜和阴影掩膜结合在一起，作为检测的阴影区域；利用自适应分解技术将检测的阴影区域分解为均匀的阴影块，将初始非阴影区域分解为均匀的非阴影块，块与块之间相互重叠；对每一个阴影块，利用协方差矩阵矩阵，在非阴影块中寻找与之最相似的像素块；构建可由图像反射率自动调节的参数，对传统的光转移函数进行约束，最后利用该函数对匹配的像素块对进行阴影去除本发明对不均匀阴影、弯曲表面的阴影、多纹理类型的阴影都能获得高质量的阴影去除效果。
一种基于匹配自适应转移单幅阴影去除方法

[发明专利]一种图像去阴影方法及装置-CN202110346503.4有效
发明人：彭兵;何盛烽 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：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。
一种图像阴影方法装置

[发明专利]一种基于HSV的车牌阴影检测和去除方法-CN201710309363.7有效
发明人：高飞;徐云静;蔡益超;卢书芳;毛家发;肖刚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-05-04 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于HSV的车牌阴影检测和去除方法。它是一种针对处理车牌阴影的阴影检测和去除方法，它首先通过处理车牌S、V通道确定车牌背景阴影区域，然后通过阴影边缘点集提取、筛选、连接和补充操作，得到完整阴影边缘，最后根据阴影区域和非阴影区域的平均灰度比，对H、S、V通道进行阴影去除，同时还利用基于筛选的中值滤波方法对阴影边缘区域进行修正，保证图像过度自然。
一种基于 hsv 车牌阴影检测去除方法

[实用新型]风光互补发电系统-CN202020796801.4有效
发明人：杨宗军;苏娜;张彦虎;邹绍琨 -专利权人：合肥阳光新能源科技有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： H02S10/00 文献下载
摘要：将风机在地面上形成的阴影遮挡区域以风机为圆心，风机的半径方向上的两条射线划分为三个区间，分别为第一阴影区间、第二阴影区间和第三阴影区间，其中，第二阴影区间位于中间，即第一阴影区间和第三阴影区间是早晚形成的阴影区域，第二阴影区间是中午形成的阴影区域。因此，第二阴影区间的发电量明显低于第一阴影区间和第三阴影区间的发电量，而三个区间的初始投资成本相差不多，可见第二阴影区间的价值度最低。因此，仅在第一阴影区间和第三阴影区间铺设光伏阵列，在提高对风场区域的土地利用率的同时，使风机阴影区域的发电收益最大化。
风光互补发电系统

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110442247.9在审
发明人：郑全龙;杨统;郭彦东 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该图像处理方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像包括阴影区域；将所述待处理图像输入至预先训练的阴影抠图模型，获得所述阴影抠图模型输出的阴影抠图，所述阴影抠图用于为所述待处理图像对应的阴影比例因子所表示的图像，所述阴影抠图模型为基于阴影样本图像以及无阴影样本图像，对循环一致性生成对抗网络训练得到；将所述待处理图像与所述阴影抠图进行像素级相除，获得去阴影后的图像本方法在实现对图像中的阴影进行去除时，可以达到较佳的阴影去除效果。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于水平扩散的复合材料图像阴影检测方法-CN202111176275.7在审
发明人：张涛;魏倩茹 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于水平扩散的复合材料图像阴影检测方法，首先获取目标图像并转换为灰度图像；然后将灰度图像中小于灰度阈值的像素点标记为扩散点；再从扩散点中随机选择一点作为起始扩散点；计算起始扩散点在不同方向的梯度值，确定扩散方向，直到得到扩散完成点，将扩散完成点标记为阴影点，其它点标记为非阴影点；所有阴影点组成阴影区域，所有非阴影点组成非阴影区域，将阴影区域与非阴影区域二值化，生成二值图像，完成阴影检测。本发明解决了常用阈值分割算法判断阴影区域杂而不准的缺陷，降低阴影检测中的误判率，使其适用于检测不同特征的阴影图像。
一种基于水平扩散复合材料图像阴影检测方法

[发明专利]一种阴影图像分类辅助的域适应阴影检测方法-CN202210720961.4在审
发明人：李国辉 -专利权人：李国辉
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种阴影图像分类辅助的域适应阴影检测方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：在阴影检测模型中加入梯度反转层和域分类器，得到域适应阴影检测网络；S2：在域适应阴影检测网络中加入阴影图像分类任务，对阴影图像进行分类；S3：设计训练策略，使用源数据集和目标数据集对所述域适应阴影检测网络进行训练；S4：将阴影图像输入训练好的域适应阴影检测网络，得到阴影掩膜的预测结果。本发明对数据集之间存在的域偏移问题，利用深度神经网络，通过加入梯度反转层和阴影图像分类任务，对域无关的特征进行学习，从而提高模型在目标数据集上的阴影检测准确率。
一种阴影图像分类辅助适应检测方法

[发明专利]一种基于区域生成阴影字幕的方法-CN200810115771.X有效
发明人：王超 -专利权人：新奥特（北京）视频技术有限公司
申请日： 2008-06-27 - 公布日： 2009-12-30 - 主分类号： H04N5/278 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于区域生成阴影字幕的方法，包括以下步骤：根据区域将字幕文字分解为文字块，将字幕阴影分解为阴影块；将所述文字块和所述阴影块通过纹理坐标唯一对应的方式分别放置到不同的白板上；将所述文字块放置的白板和所述阴影块放置的白板进行叠加，从而生成阴影字幕。所述基于区域生成阴影字幕的方法，其特征在于，所述将文字块放置的白板和阴影块放置的白板进行叠加之后，还包括：通过所述文字块放置的白板的运动和所述阴影块放置的白板的运动，实现阴影字幕的特技。本发明采用了基于区域生成阴影字幕的方法，达到了快速生成阴影字幕，阴影字幕形式多样的效果。
一种基于区域生成阴影字幕方法

[发明专利]基于阴影识别的光伏电站发电功率预测方法-CN202010956786.X在审
发明人：刘灿灿;周美跃 -专利权人：刘灿灿
申请日： 2020-09-12 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于阴影识别的光伏电站发电功率预测方法，包括：采集光伏电池板正射图像；对光伏电池板正射图像进行直方图均衡化、语义分割，提取光伏电池板中的阴影区域，得到阴影区域分割二值图；利用阴影区域分割二值图从均衡化后的正射图像中得到阴影区域图像；将阴影区域图像转换至HSV颜色空间，并根据阴影区域深浅程度分析模型分析阴影区域的深浅程度；对于阴影区域分割二值图进行分析，得到阴影区域类型与阴影区域面积；将阴影区域深浅程度、阴影区域面积、阴影类型及光照辐射强度送入时序预测模型中
基于阴影识别电站发电功率预测方法

[发明专利]字符识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010070590.0在审
发明人：林昀宣;庄永裕;黄子魁;钟庭颢;许乃晟;王于青;黄俊翔 -专利权人：深圳富泰宏精密工业有限公司;群迈通讯股份有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种字符识别方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：将待处理文档输入至阴影预测模型，得到待处理文档的阴影区域与阴影强度；判断待处理文档的阴影区域与阴影强度是否影响到待处理文档的OCR辨识率；若待处理文档的阴影区域与阴影强度影响到待处理文档的OCR辨识率，则将待处理文档输入至阴影去除模型，以对待处理文档进行阴影去除；对经过阴影去除处理的待处理文档进行OCR识别；及若待处理文档的阴影区域与阴影强度不会影响到所述待处理文档的本发明可判断文档是否受到阴影影响以确定是否对文档进行阴影去除，可有效提升文档OCR辨识率。
字符识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于模型预烘焙的阴影渲染方法、装置及可读存储介质-CN202111118612.7在审
发明人：徐方;汪平 -专利权人：深圳易帆互动科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模型预烘焙的阴影渲染方法、装置及可读存储介质，预烘焙出静态场景物体的光照纹理，并保存到物体材质中的贴图通道内；为场景预设阴影过渡区域距离R及阴影显示距离D；当画面中的点与相机距离大于D时，其阴影显示强度为烘焙阴影强度；当画面中的点与相机距离小于X时，其阴影显示强度为实时阴影强度，其中X=D‑R；当画面中点与相机距离处于X至D之间时，随着距离变大，其阴影显示强度自实时阴影强度逐渐变化至烘焙阴影强度本发明，在较近的位置实时渲染获取阴影，以提高画面效果；在较远的位置，通过预烘焙来进行渲染，以此减少画面阴影渲染的计算量。在阴影过渡区域将这两种阴影方案进行融合过渡处理，避免了画面的突变。
基于模型烘焙阴影渲染方法装置可读存储介质

[发明专利]一种数据集扩充和阴影图像分类辅助的阴影检测方法-CN202111261591.4在审
发明人：李国权;文凌云;黄正文;夏瑞阳;林金朝;庞宇 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种数据集扩充和阴影图像分类辅助的阴影检测方法，属于图像处理领域。本发明包括以下步骤：1、基于生成对抗网络，设计ShadowGAN网络结构，用于生成阴影图像，并使用生成的阴影图像扩充原有的数据集；2、在现有的阴影检测网络模型中加入阴影分类模块；3、结合步骤1和步骤2，本发明提出一种针对阴影检测的数据集扩充方法和阴影图像分类辅助的阴影检测网络模型。本发明对自然环境中得到的阴影图像，利用深度神经网络，通过设计生成对抗网络的网络结构以扩充数据集，以及阴影图像分类辅助的阴影检测模型的网络结构，对阴影图像中的阴影区域进行更加准确的识别。
一种数据扩充阴影图像分类辅助检测方法