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基于阴影解耦和重参的轻量级阴影检测算法: 2024年; 由于阴影边界上的像素数量往往远小于阴影内部区域的像素数量,准确检测阴影边界区域相比于检测阴影内部区域像素更困难。为了提高在阴影边界上的检测准确率,本文提出了一种新颖且高效的轻量级边界感知阴影检测算法RBNet。首先,将图像分为阴影区域和非阴影区域,并分别采用距离变换将图像的阴影区域、非阴影区域的边界部分和主体解耦。接着,提出RBNet的解码器通过学习阴影区域的边界特征,在监督学习中平衡阴影边界与区域内部像素的对阴影检测性能的影响。然后,在RBNet中设计了一种可多分支融合的结构化重参模块RepConv,通过重参进行多分支融合来减少模型参数量、降低模型计算量并提高模型推理速度。将提出的RB-Net和其他常见的阴影检测算法进行了一系列阴影检测对比实验和算法模型消融对比实验。实验结果表明,本文提出的阴影检测算法RBNet不仅模型最小,且具有最快的推理速度,同时,在性能上优于现有的阴影检测算法。RBNet可在小型移动端设备上进行广泛应用,结合阴影去除算法,显著提高目标检测或分割任务的准确性。; 陈珏宇杨雨泓邢冠宇刘艳丽

一种基于混合注意力的高效阴影检测算法: 2024年; 在计算机视觉任务中,阴影像素的存在会对算法效果产生不利的影响,因此提升阴影检测网络的性能和效果具有一定的研究意义。现有阴影检测算法运用注意力机制对跨通道特征以及全局像素信息的提取不够充分,针对此问题,论文通过研究阴影特征信息,结合混合注意力机制的设计思路,搭建融合通道注意力和空间注意力的全新网络Res-CCNet,并使用密集连接和特征融合重用被忽略特征。在阴影检测数据集SBU和UCF上实验,使用评价指标SER、NER和BER进行验证。结果表明,该网络算法具备高效的阴影检测能力和一定的应用前景。; 戴晓峰黄刚刘帅; 关键词：卷积神经网络特征提取语义信息

基于边缘关注与对比度偏移的单幅图像阴影检测算法研究: 阴影作为一种常见的自然现象,是影响目标识别、目标跟踪和语义分割等计算机视觉任务的重要因素,降低了医学影像处理、道路交通监控、障碍物和实例缺陷检测等视觉算法的准确性;另一方面,阴影对于估计场景几何和光源位置等信息都具有启发...; 陈珏宇; 关键词：TRANSFORMER

基于多尺度超像素融合的RGB-D单幅图像阴影检测算法被引量：3: 2022年; 针对单幅复杂环境图像阴影检测问题,提出一种基于多尺度超像素融合的自动阴影检测快速算法.首先利用深度图像计算各点的法向量及空间坐标,同时利用简单线性迭代聚类算法对彩色图像进行多个尺度的超像素分割;然后使用阴影置信度算法结合图像的色度、法线和空间位置信息分别估计各尺度下的超像素阴影置信度;最后采用Adaboost训练的分类器对各尺度下的超像素阴影置信度进行融合,得到最终的判决结果.实验结果表明,该算法的准确度明显高于原阴影置信度算法,运行时间约为原阴影置信度算法的10%,对于小块阴影、大面积阴影及边缘不清晰的软阴影检测表现较突出,适合对光线复杂环境下的图像进行前期预处理.; 蔡旭航朱留存张震张恒艳郑晓东; 关键词：ADABOOST算法深度图像

一种农田作物无人机遥感影像阴影检测算法被引量：5: 2022年; 针对现有阴影检测算法在复杂农田场景下难以提取不规则、碎片化阴影的问题,提出了一种农田作物无人机遥感影像阴影检测算法。结合无人机影像的阴影/非阴影区颜色特性,构造基于双通道差值和G波段增强的新型灰度变换方法,使用最大类间方差法对灰度图进行自动阈值分割,从而获取阴影检测结果。以本团队在国家玉米产业技术体系试验示范基地采集的数据进行实验,结果表明,所提方法检测结果更接近真实阴影,平均总体精度为0.986 8,平均F_(1)分数为0.956 7。; 刘晓霞杨风暴卫红高敏; 关键词：阈值分割

一种基于注意力机制的高效阴影检测算法被引量：4: 2022年; 在计算机视觉任务中,设计与改进阴影检测算法具有极高的研究价值。注意力机制在阴影检测任务中可以显著提升关键特征的提取能力,降低不同语义信息间的关联性,使得阴影的捕获更加高效准确。通过研究阴影信息,使用预训练的残差网络,结合并行连接与密集连接卷积神经网络的设计思路,搭建融合注意力模块的全新网络APR。在SBU和UCF阴影数据集上使用SER、NER和BER作为评价指标进行实验,结果证明,该网络算法具备高效的阴影检测能力与一定的应用前景。; 陈啟超黄刚张敏; 关键词：卷积神经网络特征提取语义信息

基于MobileNetV3的轻量化阴影检测算法研究及应用: 阴影检测一直以来是计算机视觉领域中基础且具有挑战性的问题，近年来，随着计算机硬件水平的发展，许多应用于阴影检测的传统方法已经被深度学习阴影检测方法所取代，基于深度学习的阴影检测方法成为了新的研究热点，以高检测精度和强泛化...; 谢傢成; 关键词：轻量化

水体上方云和云阴影检测算法: 2021年; 目前常见的云和云阴影检测主要针对陆地表面,而对于不同类型水体光谱特征对检测结果影响的研究较少。因此针对富含泥沙或者叶绿素的水体,利用云与水体的光谱差异,采用波段组合的方式来识别潜在云像元,提高薄云像元的识别精度;根据云阴影与不同类型水体的光谱特征差异,采用设定动态阈值的方法,准确识别云阴影。利用目视解译法对检测结果进行验证发现,云像元位置准确,边界清晰,总体正确率高于90%;云阴影方位精准,结构完整,总体正确率高于88%。; 刘杨江涛黄珏; 关键词：光谱分析动态阈值云检测

基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法被引量：1: 2021年; 针对单幅图像阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0(simple linear iterative clustering zero)超像素分割的阴影检测算法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块并检测出阴影轮廓,然后采用提出的基于融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。最后将该算法与Otsu阈值法、传统SVM分类法进行对比,检测结果验证了该算法的有效性。同时,结构相似度(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)指标对比表明,该算法较参考算法的检测性能更优。; 雷坤鹏冯新喜余旺盛; 关键词：SLIC SVM分类

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