基于扩散、分割和超分辨率模型的去阴影方法及系统

本发明公开了一种基于扩散、分割和超分辨率模型的去阴影方法及系统，该方法包括读取原始图像，降低原始图像的分辨率；将降低分辨率后的图像输入预训练的多尺度级联扩散模型中，得到去阴影后的图像；基于预训练的超分辨率模型，将去阴影后的图像的分辨率还原为原始图像的分辨率；将原始图像输入预训练的图像分割模型，在原始图像中分割出阴影的图像切片集合；将其和预定义的类别文本列表输入预训练的多模态语言视觉模型，得到切片子集；将还原分辨率后的图像和切片子集进行融合，得到最终的图像。本发明实现了高效的阴影去除和图像细节增强，显著提升了图像阴影去除的效果和处理后图像的质量，满足了不同场景下的图像去阴影需求。