بالنظر إلى المشكلات في طرق إزالة الظلال الحالية مثل عدم كفاية نمذجة العلاقات التباينية العالمية، والقدرة المحدودة على المعالجة التباينية الإقليمية، وسهولة ظهور بقايا الظلال والآثار الحدية الزائفة، نقترح شبكة إزالة الظلال القائمة على التباين الإقليمي والإحساس بالحدود. أولاً، تم تصميم آلية انتباه متعددة المقاييس، باستخدام تمثيلات مكملة للمساحة وتعزيز المناطق الرئيسية لتحسين اتساق بنية الصورة؛ ثانياً، بناء وحدة الإحساس بالظل، حيث يتم اعتماد إستراتيجية معالجة مميزة للميزات بين المناطق الظليلة وغير الظليلة لتحسين استمرار حدود الظل ومناطق الانتقال؛ ثم، اقتراح آلية انتباه مقارنة بصرية لتعزيز القدرة على تحديد العلاقات التباينية عبر المناطق على المقياس العالمي؛ وأخيرًا، تصميم دالة خسارة مشتركة من خلال استراتيجية تعديل الوزن الديناميكي لتوجيه النموذج لتحقيق تحسين مشترك في دقة البكسل، واتساق الهيكل، وثبات اللون. أظهرت النتائج التجريبية أنه على مجموعة بيانات ISTD، تحسن PSNR بمعدل 1.57 ديسيبل مقارنة بثماني طرق تمثيلية، وعلى مجموعة بيانات SRD تحسن PSNR بمعدل 2.03 ديسيبل مقارنة بعشر طرق تمثيلية، وفي الوقت نفسه، حققت طريقتنا توازنًا فعالًا بين جودة إعادة البناء وتعقيد النموذج مع 12.3 مليون معامل. تقلل الطريقتنا بشكل ملحوظ من خطأ السطوع على مستوى البكسل وتكبح بفعالية بقايا الظلال والآثار الحدية الزائفة، مما يحقق تأثير إزالة ظلال أكثر طبيعية وموثوقية.

إزالة الظلال; انتباه متعدد المقاييس; الإحساس بالظل; انتباه مقارنة بصرية; تباين عبر المناطق