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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于特征差分增强的单幅图像反射去除方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117152002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311035537.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于特征差分增强的单幅图像反射去除方法是由付燕平;周锐;赵海峰设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征差分增强的单幅图像反射去除方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于特征差分增强的单幅图像反射去除方法，将被反射污染的图像输入VGG9网络提取超列特征；将超列特征与被反射污染的图像按通道连接形成网络的输入特征；将输入特征送入共享参数的共享编码器，进行四次下采样生成四种不同尺度和分辨率的特征图，每一次下采样均通过14实例归一化策略进行特征归一化；通过单编码器和双解码器得到透射增强特征和反射图R的反射增强特征；将透射增强特征、反射增强特征输入自适应信息交换模块进行自适应信息交换，随后依次进行上采样和卷积得到最终所得预测透射图和反射图。利用反射污染图像的透射层和反射层之间的特征差异和信息交换，充分考虑透射层和反射层之间的互补机制。

本发明授权一种基于特征差分增强的单幅图像反射去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征差分增强的单幅图像反射去除方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、获取被反射污染的图像和监督图像，监督图像包括透射图像和反射图像，对被反射污染的图像和监督图像进行预处理，得到预处理后的被反射污染的图像和监督图像； 步骤2、将预处理后的被反射污染的图像输入预先训练好的VGG-19网络，提取出1473个通道数的超列特征；然后，将超列特征与被反射污染的图像按通道连接形成网络的输入特征； 步骤3、将步骤2所得输入特征送入共享参数的共享编码器，依次进行四次下采样操作生成四种不同尺度和分辨率的特征图，进而提取到耦合的特征；每一次下采样均通过14实例归一化策略进行特征归一化操作； 步骤4、在分别预测透射图和反射图的解码器中，将上一层解码器输出的特征与编码器对应尺度的耦合特征均输入特征差分增强模块，通过特征差分增强模块计算对应的预测透射图T的透射增强特征和反射图R的反射增强特征；此处获得预测透射图和反射图的增强特征的具体方法为： 对于步骤3所得编码器第i层提取的耦合的特征特征差分增强模块先从耦合的特征中分别减去对应解码器上一阶段的透射特征和反射特征；然后，特征作差的结果被送入注意力模块，得到有利的差分特征和 接着，分别在差分特征和中加入 最后，对加入的差分特征和按通道做跳跃连接，分别得到对应增强特征和表达式如下： 步骤5、然后将步骤4所得透射增强特征、反射增强特征输入自适应信息交换模块，使预测透射图T和反射图R的两个分支进行自适应的信息交换，随后进行上采样操作； 步骤6、双支解码器经过步骤5四个阶段的上采样后，分别通过一个卷积层输出预测的透射图和反射图。

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