双通道噪声抑制网络及在阴影去除中的应用

摘要

针对图像中阴影覆盖导致信息缺失的问题，提出了一种基于Transformer的阴影去除方法——双通道噪声抑制网络(DNSNet).该方法在Transformer的基础上集成了全局双通道注意力模块，结合通道注意力和空间注意力机制，以捕获全面的全局上下文信息，从而实现精确的阴影去除，显著提升了阴影区域的清晰度和准确性.在阴影处理阶段，DNSNet进一步引入了噪声抑制注意力聚合模块，有针对性地突出关键特征，从而有效改善了阴影区域的处理效果.在ISTD、ISTD+和SRD数据集上的实验结果表明，DNSNet在阴影去除任务中，相较于现有方法，表现优异，不仅有效减少了阴影对图像质量的影响，还成功保留了图像的关键细节和自然纹理.

关键词

阴影去除 / Transformer / 多尺度混合注意力框架 / 噪声抑制注意力聚合模块 / 全局双通道