基于深度学习的图像阴影检测与去除算法：DHAN（双路径混合注意力网络） 我将为您详细讲解DHAN算法，这是一个专门用于图像阴影检测与去除的深度学习模型。 题目描述 图像阴影检测与去除是计算机视觉中的重要任务，旨在准确识别图像中的阴影区域并自然地将这些阴影移除，使处理后的图像看起来像是无阴影条件下拍摄的。DHAN（Dual-path Hierarchical Attention Network）通过双路径架构和混合注意力机制来解决这个具有挑战性的问题。 解题过程详解 1. 问题分析 阴影去除任务面临两个主要挑战： 阴影区域与无阴影区域在颜色、纹理上存在明显差异 需要保持阴影移除后图像的自然性和一致性 阴影边界处的过渡需要处理得自然平滑 2. 网络架构设计 DHAN采用双路径编码器-解码器架构： 编码器路径： 主路径：处理原始输入图像，提取多尺度特征 辅助路径：专门处理阴影掩码信息 每个路径包含5个下采样阶段，逐步扩大感受野 解码器路径： 对应编码器的5个上采样阶段 通过跳跃连接融合编码器的多尺度特征 逐步恢复空间分辨率 3. 混合注意力机制 这是DHAN的核心创新，包含三种注意力： 通道注意力： 对每个特征通道计算重要性权重 使用全局平均池化获取通道统计信息 通过全连接层学习通道间依赖关系 公式：Attention = σ(W₂δ(W₁Pool(X))) 空间注意力： 在空间维度上计算注意力图 识别重要的空间位置 通过1×1卷积和sigmoid激活实现 层级注意力： 协调不同层级特征的重要性 自适应融合浅层细节和深层语义信息 4. 特征融合策略 在解码器的每个阶段： 将主路径和辅助路径的特征进行融合 使用注意力机制调整融合权重 浅层特征提供细节信息，深层特征提供语义信息 5. 损失函数设计 DHAN使用多任务损失函数： 阴影检测损失： 二元交叉熵损失：L_ det = -[ y log(ŷ) + (1-y) log(1-ŷ) ] 确保准确识别阴影区域 阴影去除损失： L1损失：L_ remove = ||I_ clean - I_ gt||₁ 保持像素级的重建精度 感知损失： 在预训练VGG网络的特征空间计算差异 保持高级语义特征的一致性 总损失： L_ total = λ₁L_ det + λ₂L_ remove + λ₃L_ perceptual 6. 训练策略 使用ISTD、SBU等公开阴影数据集 数据增强：随机翻转、旋转、颜色抖动 分阶段训练：先训练检测分支，再联合训练 使用Adam优化器，学习率衰减策略 7. 推理过程 输入待处理图像 通过双路径编码器提取特征 注意力机制自适应融合特征 解码器逐步重建无阴影图像 输出阴影检测掩码和去阴影结果 8. 性能优势 双路径设计有效分离阴影相关特征 混合注意力机制提升特征选择能力 层级融合保持多尺度信息完整性 在复杂光照条件下仍能保持良好性能 这个算法通过精心设计的双路径架构和混合注意力机制，在阴影检测和去除任务上达到了state-of-the-art的性能，为图像编辑和计算机视觉应用提供了有效的解决方案。