1.一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，包括：S1：获取待处理的RGB颜色空间下的阴影图像 及其对应的阴影掩模图像IM，将RGB颜色空间下的阴影图像 由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间，得到Lab颜色空间下的阴影图像 并进行预处理，得到图像增强后的 以及IMT；

S2：提取图像增强后的阴影图像 颜色空间里的明度通道 和颜色通道

S3：将明度通道 和图像增强后的阴影掩膜IMT送入明度对比网络θ，得到明度差异特征Flumin；

S4：将颜色通道 和图像增强后的阴影掩膜IMT送入颜色差异网络δ，得到颜色差异特征Fcolor；

S5：构建阴影去除生成对抗网络并进行网络的训练，得到最优的阴影去除生成对抗网络；

所述阴影去除生成对抗网络包括：一个生成器G1和一个判别器D1，所述生成器G1由明度特征引导的编码器En1、颜色特征引导的编码器En2和一个解码器De1组成；

S6：将明度差异特征Flumin和图像增强后的阴影图像 输入最优的阴影去除生成对抗网络的编码器En1，生成特征F1，将颜色差异特征Fcolor和图像增强后的阴影图像 输入最优的阴影去除生成对抗网络的编码器En2，生成特征F2；

S7：将特征F1和特征F2一起输入最优的阴影去除生成对抗网络的解码器De1，重建RGB颜色空间下的无阴影图像S8：将重建后的无阴影图像 输入最优的阴影去除生成对抗网络的判别器D1，判断重建后的无阴影图像 的阴影去除效果。

2.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，对图像进行预处理，包括：将 和 缩放到286×286，将缩放后的图像归一化处理，将 以及IM随机

裁剪为256×256的块，随机水平翻转和垂直翻转，得到图像增强后的 以及IMT。

3.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，提取图像增强后阴影图像 的Lab颜色通道里的明度通道 和颜色通道包括：将 的第1和第2、3通道分离，取出第1通道 即为明度通道 将 的第1和第2、3通道分离，取出2、3通道 即为颜色通道

4.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，将明度通道 和图像增强后的阴影掩膜IMT输入明度对比网络θ，得到明度差异特征Flumin，包括：将明度通道 经过两个3×3的卷积得到浅层特征f2，将图像增强后的阴影掩膜IMT进行阴影内外区域注意力反转，得到反转后的阴影掩膜 将f2分别与图像增强后的阴影掩膜IMT和反转后的阴影掩膜 做拼接，获得阴影内外区域的明度注意力 将分别做卷积核为1×1，3×3，5×5的卷积，获得不同的感受野的特征，将同一感受野的特征相互拼接，并送入最后一层卷积核为1×1的卷积中，得到最终的明度差异特征Flumin。

5.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，将颜色通道 和图像增强后的阴影掩膜IMT送入颜色差异网络δ，得到颜色差异特征Fcolor，包括：将颜色通道 分为单个颜色通道 和 分别对单个颜色通道 和 做卷积核为3×3的卷积，得到单个颜色通道的浅层特征 和 将 和 进行拼接，并送入卷积核1×1的卷积中，获得两个颜色通道的特征 将图像增强后的阴影掩膜IMT进行阴影内外区域注意力反转，得到反转后的阴影掩膜 将 分别与阴影掩膜IMT和反转后的阴影掩膜做拼接，获得阴影内外区域的颜色注意力 将 分别送入卷积核为3×

3的卷积中得到 和 对 和 分别做卷积核为1×1，3×3，5×5的卷积，获得不同的感受野的特征，将同一感受野的特征相互拼接，送入最后一层卷积核为1×1的卷积中，得到最终的颜色差异特征Fcolor。

6.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，对阴影去除生成对抗网络进行训练，得到最优的阴影去除生成对抗网络，包括：选用ISTD+数据集，其包1300组阴影图像‑阴影掩膜‑GT图像三元组，采用S1的方法对对数 据 集 进 行 预 处 理 ，建 立 阴 影 去除 生 成 对 抗 网 络的 目 标 损 失 函 数利用Adam优化器对阴影去除生成对抗网络进行监督训练，并计算目标损失函数L用以更新网络参数，直到训练次数达到所设定阈值，固定当前网络的参数，得到最优的阴影去除生成对抗网络，其中，L表示阴影去除生成对抗网络的目标损失函数， 表示阴影去除生成对抗网络重建后的无阴影图像， 表示输入阴影去除生成对抗网络的RGB颜色空间下的阴影图像，D1表示生成器，λ表示生成对抗损失系数，Lgan表示生成对抗损失，|| ||1表示取范数操作；

所述阈值设置为1400个epoch。

7.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，将明度差异特征和图像增强后的阴影图像输入最优的阴影去除生成对抗网络的编码器En1，生成特征F1，包括：其中，F1表示阴影去除生成对抗网络的编码器En1生成的特征，Flumin表示明度差异特征，表示图像增强后的阴影图像。

8.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，将颜色差异特征Fcolor和阴影图像输入最优的阴影去除生成对抗网络的编码器En2，生成特征F2，包括：其中，F2表示阴影去除生成对抗网络的编码器En2生成的特征，Fcolor表示颜色差异特征，图像增强后的阴影图像。

9.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，将特征F1,F2一同送入解码器De1中，重建无阴影图像 包括：其中， 表示重建后的无阴影图像，F1表示阴影去除生成对抗网络的编码器En1生成的特征，F2表示阴影去除生成对抗网络的编码器En2生成的特征，De1表示阴影去除生成对抗网络的解码器。

10.根据权利要求1所述的一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，其特征在于，判断重建后的无阴影图像 的阴影去除效果，包括：其中， 表示重建后的无阴影图像，D1表示阴影去除生成对抗网络的判别器，→表示趋近于符号。