يُقدَّم أسلوب يُركّز على المستخدم لإنجاز إزالة الظلال بسرعة، تفاعليًا، بثبات عالٍ وذات جودة عالية. يمكن لخوارزميتنا تنفيذ الكشف عن الظلال وإزالتها في مجموعة متنوعة من الحالات الصعبة، مثل الظلال ذات النسيج العالي والألوان المُلوَّنة. ولتنفيذ الكشف، تُستخدم طريقة تعلّم فورية تُرشد بواسطة مدخلين أوليين بسيطين من المستخدم، يُحدّدان بكلاسيكية موضع بكسلات الظل ومنطقة الضوء. وبعد الكشف، تُنفَّذ إزالة الظل من خلال محاذاة المنطقة المُحْدِّدة (المنطقة الظليلة الجزئية) إلى إطار معيّن، مما يمكّن من تقدير فعّال لتغيرات الإضاءة غير المتجانسة في الظل، ما يؤدي إلى إزالة دقيقة وموثوقة. وتشكل المساهمة الرئيسية الأخرى في هذا العمل أول مجموعة بيانات مُحكَمة ومتعددة المشاهد لتمييز الظلال، تُستخدم كمُعيار مرجعي (Ground Truth) لخوارزميات إزالة الظلال. وتضم هذه المجموعة 186 صورة، وتُزيل التناقضات بين الصور التي تحتوي على ظلال والصور الخالية منها، وتوفّر طيفًا واسعًا من أنواع الظلال المختلفة، مثل الظلال الناعمة، والظلال ذات النسيج، والظلال الملوّنة، والظلال المُتقطعة. وباستخدام هذه المجموعة، تُجرى المقارنة الأكثر شمولاً حتى الآن بين أحدث خوارزميات إزالة الظلال، وتُظهر الخوارزمية المقترحة في هذا العمل تفوقها على أحدث التقنيات في عدة مقاييس وفئات ظلال مختلفة. ولإثراء هذه المجموعة، يُقدَّم أيضًا موقع إلكتروني لاختبار إزالة الظلال، بهدف تشجيع المقارنات المفتوحة المستقبلية في هذا المجال البحثي المُحَدِّد.