一种数据集扩充和阴影图像分类辅助的阴影检测方法

摘要

本发明请求保护一种数据集扩充和阴影图像分类辅助的阴影检测方法，属于图像处理领域。本发明包括以下步骤：1、基于生成对抗网络，设计ShadowGAN网络结构，用于生成阴影图像，并使用生成的阴影图像扩充原有的数据集；2、在现有的阴影检测网络模型中加入阴影分类模块；3、结合步骤1和步骤2，进一步提升检测的准确率。本发明提出一种针对阴影检测的数据集扩充方法和阴影图像分类辅助的阴影检测网络模型。本发明对自然环境中得到的阴影图像，利用深度神经网络，通过设计生成对抗网络的网络结构以扩充数据集，以及阴影图像分类辅助的阴影检测模型的网络结构，对阴影图像中的阴影区域进行更加准确的识别。