Diante das limitações dos métodos atuais de remoção de sombras na modelagem de relações comparativas globais, capacidade restrita para tratamento diferenciado regional e tendência à persistência de sombras e artefatos de borda, propõe-se uma rede de remoção de sombras baseada na comparação regional e percepção de bordas. Primeiramente, é projetado um mecanismo de atenção multiescala que utiliza representações espaciais complementares e reforço de áreas-chave para melhorar a consistência estrutural da imagem; em seguida, constrói-se um módulo de percepção de sombra, adotando estratégias diferenciadas de processamento de características para regiões sombreadas e não sombreadas, aprimorando a continuidade das bordas das sombras e suas zonas de transição; depois, propõe-se um mecanismo de atenção comparativa visual para aprimorar a capacidade de definir relações comparativas inter-regionais em escala global; por fim, é projetada uma função de perda conjunta, com estratégia dinâmica de ajuste de pesos, que orienta o modelo a alcançar otimização colaborativa da precisão de pixels, consistência estrutural e estabilidade de cores. Resultados experimentais indicam que no conjunto de dados ISTD o PSNR médio aumentou 1,57 dB em comparação com 8 métodos representativos, no conjunto SRD o PSNR médio aumentou 2,03 dB em comparação com 10 métodos, enquanto este método alcança um equilíbrio eficaz entre qualidade de reconstrução e complexidade do modelo com 12,3 milhões de parâmetros. Este método reduz significativamente o erro de brilho em nível de pixel e suprime eficazmente resíduos de sombras e artefatos de borda, alcançando um efeito de remoção de sombras mais natural e confiável.

Remoção de sombras;Atenção multiescala;Percepção de sombras;Atenção comparativa visual;Comparação inter-regional