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题名光影智绘:基于SAM的视频阴影鲁棒抽取
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作者
陈东
李昌隆
杜振龙
宋爽
李晓丽
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机构
南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院)
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出处
《图学学报》
北大核心
2025年第4期739-745,共7页
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基金
国家自然科学基金(62202221,61672279)。
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文摘
针对传统方法对于光照变化和物体遮挡引起复杂的、动态变化阴影处理易致阴影检测的准确率和鲁棒性较低问题,提出了一种基于分割万物模型(SAM)的视频阴影检测方法,对SAM解码器进行微调,使其更适合阴影检测;利用SAM提取关键帧阴影区域,引入XMem模型,结合感觉记忆、短时记忆和长时记忆联合前后帧信息,给出优化和稳定视频阴影检测结果。实验结果表明:在ViSha数据集的阴影实验结果与传统方法相比,该方法的均值绝对误差降低了约31.8%,交并比提升了约19.7%;定性和定量结果表明本方法不仅提升了视频阴影处理的准确率,并表现出较好的鲁棒性。
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关键词
阴影检测
语义分割
视频对象分割
SAM
xmem
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Keywords
video shadow detection
semantic segmentation
VOS
SAM
xmem
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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