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1. 基于衰减式生成对抗网络的单幅图像阴影去除

廖斌, 谭道强, 吴文

计算机应用 2019, 39 (9): 2712-2718. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020321

摘要（412）

PDF （1327KB）（264）

图像中的阴影是投影物体的重要视觉信息，但也会对计算机视觉任务造成影响。现有的单幅图像阴影去除方法因鲁棒阴影特征的缺乏或训练样本数据的不足与误差等原因，无法得到好的阴影去除结果。为了准确生成用于描述阴影区域光照衰减程度的蒙版图像，进而获得高质量的无阴影图像，提出了一种基于衰减式生成对抗网络的单幅图像阴影去除方法。首先，敏感因子引导的衰减器被用来提升训练样本数据，为后续的生成器与判别器提供符合物理光照模型的阴影样本图像。其次，生成器将结合感知损失，并在判别器的督促下得到最终阴影蒙版。与相关研究工作比较，所提方法能有效恢复阴影区域的光照信息，可以得到更为逼真、阴影边界过渡更加自然的无阴影图像。利用客观指标评价阴影去除结果。实验结果表明，该方法能在多个真实场景下有效去除阴影，去阴影结果视觉一致性良好。

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2. 区域配对引导的光照传播视频阴影去除方法

廖斌, 吴文

计算机应用 2019, 39 (2): 556-563. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018061227

摘要（345）

PDF （1465KB）（248）

传统方法在处理自由移动相机捕获视频中的阴影时，存在时空不连贯现象。为解决该问题，提出一种区域配对引导的光照传播阴影去除方法。首先，使用基于尺度不变特征变换（SIFT）特征向量的均值漂移方法分割视频，通过支持向量机（SVM）分类器检测出其中的阴影；然后，将输入视频帧分解成重叠的二维图像区域块，建立其马尔可夫随机场（MRF），通过光流引导的区域块匹配机制，为每一个阴影块找到最佳匹配的非阴影块；最后，使用局部光照传播算子恢复阴影区域块的光照，并对其进行全局光照优化。实验结果表明，与传统基于光照传播方法相比，所提方法在阴影检测综合评价指标上提升约6.23%，像素均方根误差（RMSE）减小约30.12%，且大幅度缩短了阴影处理时间，得到的无阴影视频结果更具时空连贯性。

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3. 基于多孔卷积神经网络的图像深度估计模型

廖斌, 李浩文

计算机应用 2019, 39 (1): 267-274. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018061305

摘要（417）

PDF （1380KB）（230）

针对在传统机器学习方法下单幅图像深度估计效果差、深度值获取不准确的问题，提出了一种基于多孔卷积神经网络（ACNN）的深度估计模型。首先，利用卷积神经网络（CNN）逐层提取原始图像的特征图；其次，利用多孔卷积结构，将原始图像中的空间信息与提取到的底层图像特征相互融合，得到初始深度图；最后，将初始深度图送入条件随机场（CRF），联合图像的像素空间位置、灰度及其梯度信息对所得深度图进行优化处理，得到最终深度图。在客观数据集上完成了模型可用性验证及误差估计，实验结果表明，该算法获得了更低的误差值和更高的准确率，均方根误差（RMSE）比基于机器学习的算法平均降低了30.86%，而准确率比基于深度学习的算法提高了14.5%，所提算法在误差数据和视觉效果方面都有较大提升，表明该模型能够在图像深度估计中获得更好的效果。

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4. 基于高级视觉特性的感兴趣区域判定算法

廖斌许刚刘春颖

计算机应用

摘要（1501）

PDF （740KB）（1323）

提出了一种快速确定视频场景中感兴趣区域的算法，其基本思想是通过对人类视觉系统HVS的某些高级视觉特性进行分析，对图像分段后获得的区域做出相应的视觉重要性估计，从而确定每个区域在主观意义上的视觉感兴趣值，该值的大小反映了其重要性程度。实验结果表明，利用该算法所获得的感兴趣区域基本符合人眼的主观判断，而且算法的复杂度较低，具有较高的实用价值。