基于Transformer的图像阴影检测与去除算法：Shadow Transformer
字数 2824 2025-12-13 22:06:10

基于Transformer的图像阴影检测与去除算法：Shadow Transformer

题目描述
在计算机视觉中，图像中的阴影会降低许多下游任务（如目标检测、分割、识别）的性能，并影响视觉效果。阴影检测旨在定位图像中的阴影区域，而阴影去除则旨在消除阴影，恢复出无阴影的图像。传统方法多依赖颜色、纹理等手工特征，鲁棒性差。基于深度学习的方法虽然取得了进展，但往往难以建模阴影与背景间的长程依赖关系，且对阴影边界的处理不够精细。Shadow Transformer是一种基于Transformer架构的端到端网络，它通过引入局部-全局双分支注意力机制，有效地建模阴影区域的局部细节与全局上下文，从而实现更精准的阴影检测与去除。你将了解其核心思想、网络结构、关键模块及工作流程。

解题过程循序渐进讲解

1. 问题定义与核心挑战

  • 输入：一张包含阴影的RGB图像 \(I \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3}\)。
  • 输出：
    • 阴影检测：二值阴影掩码 \(M \in \{0,1\}^{H \times W}\)（1表示阴影区域）。
    • 阴影去除：无阴影图像 \(J \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3}\)。
  • 核心挑战：
    • 阴影与背景颜色、纹理高度耦合，局部相似度高。
    • 阴影形状、大小、强度变化大，需建模长程依赖以理解全局光照和场景结构。
    • 阴影边界通常柔和，需精细处理以避免伪影。

2. Shadow Transformer的整体架构
Shadow Transformer采用编码器-解码器结构，分为三个主要部分：

  • 特征提取编码器：使用卷积神经网络（如ResNet）提取多尺度特征图。
  • Shadow Transformer模块：核心创新，插入在编码器与解码器之间，包含局部注意力分支和全局注意力分支。
  • 特征融合解码器：逐步上采样并融合特征，输出阴影掩码和去阴影图像。
    整体流程为：输入图像 → 编码器提取特征 → Transformer模块增强特征 → 解码器生成结果。

3. 特征提取编码器

  • 使用预训练的ResNet（如ResNet-50）作为主干，移除全连接层。
  • 输入图像经过多个残差块，得到四个层级的特征图 \(\{F_1, F_2, F_3, F_4\}\)，分辨率依次减半，通道数增加（如256、512、1024、2048）。
  • 这些特征捕获了从低层边缘/纹理到高层语义的信息，为后续Transformer提供多尺度表示。

4. Shadow Transformer模块（核心创新）
该模块对高层特征（如\(F_4\)）进行处理，设计双分支注意力以同时捕捉局部细节和全局上下文。

  • 输入准备：将特征图 \(F_4 \in \mathbb{R}^{H' \times W' \times C}\) 展平为序列 \(X \in \mathbb{R}^{N \times C}\)，其中 \(N = H' \times W'\) 是patch数量，每个patch对应一个空间位置。
  • 局部注意力分支：
    • 目标：增强阴影边界的局部细节。
    • 方法：对每个patch，只计算其相邻 \(k \times k\) 窗口内patch的注意力。
    • 操作：将序列 \(X\) 重塑为2D网格，用滑动窗口划分局部区域，在每个窗口内计算自注意力。公式为：

\[ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

其中 $Q,K,V$ 是查询、键、值矩阵，通过线性变换从 $X$ 得到。
  • 效果：使网络聚焦于局部阴影-非阴影过渡区域，增强边界准确性。
  • 全局注意力分支：
    • 目标：建模整个图像的长程依赖，以理解全局光照和阴影分布。
    • 方法：计算所有patch之间的全局自注意力。
    • 操作：直接在整个序列 \(X\) 上计算标准Transformer的自注意力。
    • 效果：使网络能区分距离较远但外观相似的区域（如阴影和暗物体），减少误检。
  • 双分支融合：将局部注意力输出 \(X_{\text{local}}\) 和全局注意力输出 \(X_{\text{global}}\) 相加，再通过前馈网络（FFN，包含两层线性层和激活函数）进行非线性融合，得到增强特征 \(X_{\text{enhanced}}\)。
  • 位置编码：在输入序列 \(X\) 中加入可学习的位置编码，以保留空间信息。

5. 特征融合解码器

  • 解码器采用渐进上采样结构，逐步融合多尺度特征。
  • 步骤：
    a. 将Transformer增强特征 \(X_{\text{enhanced}}\) 重塑回特征图 \(F_{\text{enhanced}}\)。
    b. 从高层到低层，通过跳跃连接（skip connection）融合编码器对应层的特征（如 \(F_3, F_2, F_1\)）。
    c. 每个融合阶段包含：上采样 → 与编码器特征拼接 → 卷积层细化。
  • 最终，解码器输出两个头：
    • 阴影掩码头：通过卷积和sigmoid函数生成掩码 \(M\)。
    • 去阴影头：通过卷积和tanh函数生成残差图像 \(\Delta I\)，与原图相加得到去阴影图像 \(J = I + \Delta I\)。

6. 损失函数与训练

  • 使用多任务损失联合优化检测和去除：

\[ \mathcal{L} = \lambda_1 \mathcal{L}_{\text{det}} + \lambda_2 \mathcal{L}_{\text{removal}} \]

  • 检测损失 \(\mathcal{L}_{\text{det}}\)：二元交叉熵损失（BCE），监督阴影掩码与真实掩码。
  • 去除损失 \(\mathcal{L}_{\text{removal}}\)：包括：
    • L1损失：约束去阴影图像与真实无阴影图像的像素级差异。
    • 感知损失：使用预训练VGG网络提取特征，比较高级语义差异。
    • 对抗损失（可选）：加入判别器使结果更逼真。
  • 训练时，用阴影数据集（如ISTD、SBU）进行端到端训练，编码器可微调。

7. 关键优势与总结

  • 局部-全局双分支注意力：同时处理边界细节和长程依赖，优于纯CNN或标准Transformer。
  • 端到端多任务学习：检测与去除相互促进，提升整体性能。
  • 效果：在公开数据集上，Shadow Transformer在阴影检测（如IoU指标）和去除（如PSNR、SSIM指标）上达到先进水平，尤其擅长处理复杂阴影和柔和边界。

通过以上步骤，Shadow Transformer将Transformer的全局建模能力与CNN的局部感知结合，为图像阴影处理提供了高效解决方案。

基于Transformer的图像阴影检测与去除算法：Shadow Transformer 题目描述 在计算机视觉中，图像中的阴影会降低许多下游任务（如目标检测、分割、识别）的性能，并影响视觉效果。阴影检测旨在定位图像中的阴影区域，而阴影去除则旨在消除阴影，恢复出无阴影的图像。传统方法多依赖颜色、纹理等手工特征，鲁棒性差。基于深度学习的方法虽然取得了进展，但往往难以建模阴影与背景间的长程依赖关系，且对阴影边界的处理不够精细。Shadow Transformer是一种基于Transformer架构的端到端网络，它通过引入局部-全局双分支注意力机制，有效地建模阴影区域的局部细节与全局上下文，从而实现更精准的阴影检测与去除。你将了解其核心思想、网络结构、关键模块及工作流程。 解题过程循序渐进讲解 1. 问题定义与核心挑战 输入 ：一张包含阴影的RGB图像 \( I \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3} \)。 输出 ： 阴影检测：二值阴影掩码 \( M \in \{0,1\}^{H \times W} \)（1表示阴影区域）。 阴影去除：无阴影图像 \( J \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3} \)。 核心挑战 ： 阴影与背景颜色、纹理高度耦合，局部相似度高。 阴影形状、大小、强度变化大，需建模长程依赖以理解全局光照和场景结构。 阴影边界通常柔和，需精细处理以避免伪影。 2. Shadow Transformer的整体架构 Shadow Transformer采用编码器-解码器结构，分为三个主要部分： 特征提取编码器 ：使用卷积神经网络（如ResNet）提取多尺度特征图。 Shadow Transformer模块 ：核心创新，插入在编码器与解码器之间，包含局部注意力分支和全局注意力分支。 特征融合解码器 ：逐步上采样并融合特征，输出阴影掩码和去阴影图像。 整体流程为：输入图像 → 编码器提取特征 → Transformer模块增强特征 → 解码器生成结果。 3. 特征提取编码器 使用预训练的ResNet（如ResNet-50）作为主干，移除全连接层。 输入图像经过多个残差块，得到四个层级的特征图 \(\{F_ 1, F_ 2, F_ 3, F_ 4\}\)，分辨率依次减半，通道数增加（如256、512、1024、2048）。 这些特征捕获了从低层边缘/纹理到高层语义的信息，为后续Transformer提供多尺度表示。 4. Shadow Transformer模块（核心创新） 该模块对高层特征（如\(F_ 4\)）进行处理，设计双分支注意力以同时捕捉局部细节和全局上下文。 输入准备 ：将特征图 \(F_ 4 \in \mathbb{R}^{H' \times W' \times C}\) 展平为序列 \(X \in \mathbb{R}^{N \times C}\)，其中 \(N = H' \times W'\) 是patch数量，每个patch对应一个空间位置。 局部注意力分支 ： 目标：增强阴影边界的局部细节。 方法：对每个patch，只计算其相邻 \(k \times k\) 窗口内patch的注意力。 操作：将序列 \(X\) 重塑为2D网格，用滑动窗口划分局部区域，在每个窗口内计算自注意力。公式为： \[ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_ k}}\right)V \] 其中 \(Q,K,V\) 是查询、键、值矩阵，通过线性变换从 \(X\) 得到。 效果：使网络聚焦于局部阴影-非阴影过渡区域，增强边界准确性。 全局注意力分支 ： 目标：建模整个图像的长程依赖，以理解全局光照和阴影分布。 方法：计算所有patch之间的全局自注意力。 操作：直接在整个序列 \(X\) 上计算标准Transformer的自注意力。 效果：使网络能区分距离较远但外观相似的区域（如阴影和暗物体），减少误检。 双分支融合 ：将局部注意力输出 \(X_ {\text{local}}\) 和全局注意力输出 \(X_ {\text{global}}\) 相加，再通过前馈网络（FFN，包含两层线性层和激活函数）进行非线性融合，得到增强特征 \(X_ {\text{enhanced}}\)。 位置编码 ：在输入序列 \(X\) 中加入可学习的位置编码，以保留空间信息。 5. 特征融合解码器 解码器采用渐进上采样结构，逐步融合多尺度特征。 步骤： a. 将Transformer增强特征 \(X_ {\text{enhanced}}\) 重塑回特征图 \(F_ {\text{enhanced}}\)。 b. 从高层到低层，通过跳跃连接（skip connection）融合编码器对应层的特征（如 \(F_ 3, F_ 2, F_ 1\)）。 c. 每个融合阶段包含：上采样 → 与编码器特征拼接 → 卷积层细化。 最终，解码器输出两个头： 阴影掩码头：通过卷积和sigmoid函数生成掩码 \(M\)。 去阴影头：通过卷积和tanh函数生成残差图像 \(\Delta I\)，与原图相加得到去阴影图像 \(J = I + \Delta I\)。 6. 损失函数与训练 使用多任务损失联合优化检测和去除： \[ \mathcal{L} = \lambda_ 1 \mathcal{L} {\text{det}} + \lambda_ 2 \mathcal{L} {\text{removal}} \] 检测损失 \(\mathcal{L}_ {\text{det}}\)：二元交叉熵损失（BCE），监督阴影掩码与真实掩码。 去除损失 \(\mathcal{L}_ {\text{removal}}\)：包括： L1损失：约束去阴影图像与真实无阴影图像的像素级差异。 感知损失：使用预训练VGG网络提取特征，比较高级语义差异。 对抗损失（可选）：加入判别器使结果更逼真。 训练时，用阴影数据集（如ISTD、SBU）进行端到端训练，编码器可微调。 7. 关键优势与总结 局部-全局双分支注意力 ：同时处理边界细节和长程依赖，优于纯CNN或标准Transformer。 端到端多任务学习 ：检测与去除相互促进，提升整体性能。 效果 ：在公开数据集上，Shadow Transformer在阴影检测（如IoU指标）和去除（如PSNR、SSIM指标）上达到先进水平，尤其擅长处理复杂阴影和柔和边界。 通过以上步骤，Shadow Transformer将Transformer的全局建模能力与CNN的局部感知结合，为图像阴影处理提供了高效解决方案。