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一种基于深度学习的视频阴影检测与消除方法

摘要

本发明涉及视频处理技术领域,提出了一种基于深度学习的视频阴影检测与消除方法。该方法首先使用残差连接优化检测与关键帧提取光流补全相结合的方法进行视频阴影检测,再采用一个基于内部学习的保纹理方法进行视频阴影消除,通过光流计算中间帧,设置仿射变换损失以及视频一致性损失等加强对视频中时序信息的利用,从而保持视频处理结果的时空一致性,获取更真实可靠的处理结果。本发明通过给定输入的RGB阴影视频,对视频信息进行分析处理,能够准确地将视频中的阴影区域检测出来,并且将其阴影部分的光照信息修复成与没有阴影部分的光照一致,从而实现良好的阴影消除效果。

著录项

  • 公开/公告号CN113378775A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN202110723932.9

  • 发明设计人 肖春霞;范馨云;罗飞;

    申请日2021-06-29

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T5/00(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人齐晨涵

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-06-19 12:32:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-07

    授权

    发明专利权授予

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