真实场景合成图像中的阴影生成
计算机视觉与模式识别
2022-05-12 v3 图像与视频处理
摘要
图像合成旨在将前景物体插入背景图像。大多数先前的图像合成方法侧重于调整前景以使其与背景相容，而忽略了前景对背景的阴影效应。在本工作中，我们专注于为合成图像中的前景物体生成合理的阴影。首先，我们基于成对的真实图像与去阴影图像生成合成复合图像，贡献了一个真实场景阴影生成数据集DESOBA。然后，我们提出了一种新颖的阴影生成网络SGRNet，其由阴影掩码预测阶段与阴影填充阶段组成。在阴影掩码预测阶段，前景与背景信息被充分交互以生成前景阴影掩码。在阴影填充阶段，预测阴影参数以填充阴影区域。在我们的DESOBA数据集与真实复合图像上的大量实验证明了我们所提方法的有效性。我们的数据集与代码可在 https://github.com/bcmi/Object-Shadow-Generation-Dataset-DESOBA 获取。
引用
@article{arxiv.2104.10338,
title = {Shadow Generation for Composite Image in Real-world Scenes},
author = {Yan Hong and Li Niu and Jianfu Zhang and Liqing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10338},
year = {2022}
}
备注
This paper is accepted by AAAI 2022