Para abordar los problemas de los métodos existentes de eliminación de sombras como la insuficiente modelación de relaciones de contraste global, la habilidad limitada de procesamiento diferenciado regional y la presencia de residuos de sombras y artefactos fronterizos, se propone una red de eliminación de sombras basada en el contraste regional y la percepción de los bordes. Primero, se diseña un mecanismo de atención multiescala, utilizando representaciones espaciales complementarias y una mejora de las áreas clave para mejorar la coherencia estructural de la imagen; en segundo lugar, se construye un módulo de percepción de sombras que aplica estrategias diferenciadas de procesamiento de características a las áreas con sombras y sin sombras, mejorando la continuidad de los bordes y las zonas de transición de las sombras; luego, se propone un mecanismo de atención al contraste visual que mejora la capacidad de definir relaciones de contraste interregionales a escala global; finalmente, se diseña una función de pérdida conjunta que, mediante una estrategia de ajuste dinámico de pesos, guía al modelo para lograr una optimización conjunta de la precisión de píxeles, coherencia estructural y estabilidad del color. Los resultados experimentales muestran que en el conjunto de datos ISTD, el PSNR promedio mejoró en 1.57 dB respecto a 8 métodos representativos, y en el conjunto de datos SRD, el PSNR promedio mejoró en 2.03 dB respecto a 10 métodos representativos. Al mismo tiempo, este método con 12.3 millones de parámetros logra un equilibrio efectivo entre la calidad de reconstrucción y la complejidad del modelo. Este método reduce significativamente el error de luminancia a nivel de píxel y suprime efectivamente los residuos de sombras y artefactos en los bordes, logrando un efecto de eliminación de sombras más natural y confiable.

eliminación de sombras;atención multiescala;percepción de sombras;atención al contraste visual;contraste interregional