論文の概要: Contrast-Prior Enhanced Duality for Mask-Free Shadow Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21949v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 16:00:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.648998
• Title: Contrast-Prior Enhanced Duality for Mask-Free Shadow Removal
• Title（参考訳）: マスクフリーシャドウ除去のためのコントラストパラメータ拡張ダナリティ
• Authors: Jiyu Wu, Yifan Liu, Jiancheng Huang, Mingfu Yan, Shifeng Chen,
• Abstract要約: 既存のシャドウ除去法はしばしばシャドウマスクに依存しており、現実のシナリオでは取得が困難である。 局所コントラスト情報などの本質的な画像手がかりの探索は、明示的なマスクがない場合のシャドウ除去を導くための潜在的な代替手段を示す。 本稿では,適応型2分岐注意機構 (AGBA) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.417806583744134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing shadow removal methods often rely on shadow masks, which are challenging to acquire in real-world scenarios. Exploring intrinsic image cues, such as local contrast information, presents a potential alternative for guiding shadow removal in the absence of explicit masks. However, the cue's inherent ambiguity becomes a critical limitation in complex scenes, where it can fail to distinguish true shadows from low-reflectance objects and intricate background textures. To address this motivation, we propose the Adaptive Gated Dual-Branch Attention (AGBA) mechanism. AGBA dynamically filters and re-weighs the contrast prior to effectively disentangle shadow features from confounding visual elements. Furthermore, to tackle the persistent challenge of restoring soft shadow boundaries and fine-grained details, we introduce a diffusion-based Frequency-Contrast Fusion Network (FCFN) that leverages high-frequency and contrast cues to guide the generative process. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art results among mask-free approaches while maintaining competitive performance relative to mask-based methods.
• Abstract（参考訳）: 既存のシャドウ除去法はしばしばシャドウマスクに依存しており、現実のシナリオでは取得が困難である。 局所コントラスト情報などの本質的な画像手がかりの探索は、明示的なマスクがない場合のシャドウ除去を導くための潜在的選択肢を示す。 しかし、キューの本質的な曖昧さは複雑な場面において重要な限界となり、低反射性オブジェクトと複雑な背景テクスチャとの真の影を区別できない。 このモチベーションに対処するため,Adaptive Gated Dual-Branch Attention (AGBA) 機構を提案する。 AGBAは動的にコントラストをフィルタリングし、そのコントラストを覆い隠すために、効果的にシャドウ特徴を境界要素から切り離す。 さらに、ソフトシャドウ境界と細かな細部を復元する永続的な課題に対処するために、高周波およびコントラストを用いた拡散型周波数コントラスト融合ネットワーク(FCFN)を導入し、生成過程を導出する。 大規模な実験により,マスクフリーアプローチでは,マスクベースの手法と比較して競争性能を維持しつつ,最先端の手法による結果が得られた。

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