王圣亚

南京审计大学

摘要(Abstract)：

本文提出了一种基于跨尺度残差注意力的生成对抗阴影去除算法（CSRA-GAN），用于高质量的阴影去除与细节恢复。该方法结合Transform架构与多尺度特征融合策略，并引入通道与局部高斯注意力机制，以增强网络的特征表达与细粒度信息建模能力。为进一步优化重建效果，设计了多生成器协同框架，实现阴影去除、逆光修复和细节增强的联合建模。在ISTD+与SRD数据集上的实验结果表明，该方法在结构相似性（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）等指标上均显著优于现有方法，生成图像在视觉质量和细节保真度方面表现突出，验证了所提方法在阴影去除及图像重建任务中的有效性与泛化能力。

关键词(KeyWords)：

阴影去除；深度学习；动态范围扩展；生成对抗网络；图像增强

参考文献(References)：

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