Ante las limitaciones de los métodos actuales para eliminar sombras en la modelación de relaciones comparativas globales, la capacidad limitada para el tratamiento diferenciado de regiones, y la tendencia a dejar residuos de sombras y artefactos en los bordes, se propone una red de eliminación de sombras basada en la comparación regional y la percepción de bordes. Primero, se diseña un mecanismo de atención multiescala, utilizando representaciones espaciales complementarias y el refuerzo de áreas clave para mejorar la coherencia estructural de la imagen; segundo, se construye un módulo de percepción de sombras que utiliza una estrategia de procesamiento diferencial de características entre regiones sombreadas y no sombreadas para mejorar la continuidad de los bordes y las zonas de transición de las sombras; luego, se propone un mecanismo de atención visual comparativa para mejorar la capacidad de definir relaciones comparativas entre regiones a escala global; finalmente, se diseña una función de pérdida conjunta con una estrategia de ajuste dinámico de pesos que guía al modelo para lograr una optimización colaborativa 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 aumenta en 1.57 dB en comparación con 8 métodos representativos, en el conjunto SRD el PSNR promedio aumenta en 2.03 dB en comparación con 10 métodos, y al mismo tiempo, este método logra un equilibrio eficaz entre la calidad de reconstrucción y la complejidad del modelo con 12.3 millones de parámetros. Este método reduce significativamente el error de brillo a nivel de píxel y suprime eficazmente los residuos de sombras y artefactos de borde, logrando un efecto de eliminación de sombras más natural y confiable.

Eliminación de sombras;Atención multiescala;Percepción de sombras;Atención visual comparativa;Comparación interregional