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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于粒度交互混合高光去除模型构建的高光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：CN120374481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510863920.4，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种基于粒度交互混合高光去除模型构建的高光去除方法是由罗思惠;王翀;韦连萌设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒度交互混合高光去除模型构建的高光去除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒度交互混合高光去除模型构建的高光去除方法，涉及图像处理技术领域，主要包括步骤：基于无高光模糊背景预测图与无高光模糊背景基准图之间的距离构建第一损失函数；通过将无高光模糊背景预测图与原始高光图像进行颜色通道连接获取拓展特征图，并将拓展特征图线性投影变换；基于线性投影变换后的拓展特征图获取混合特征图；基于混合特征图进行关联计算与增强下的增强特征获取；基于增强特征重建无高光预测图，并构建与相应真实去高光图像之间的距离的第二损失函数；进行总损失函数最小优化下的混合高光去除模型参数优化。本发明通过粗、细粒度的两阶段优化框架结合，使模型在复杂场景下保持背景模糊抑制与细节保留的平衡。

本发明授权一种基于粒度交互混合高光去除模型构建的高光去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒度交互混合高光去除模型构建的高光去除方法，其特征在于，所述混合高光去除模型包括粗预测网络分支和细预测网络分支，包括步骤： S1：通过粗预测网络分支对原始高光图像进行重建获取无高光模糊背景预测图，并基于无高光模糊背景预测图与无高光模糊背景基准图之间的距离构建第一损失函数； S2：通过将无高光模糊背景预测图与原始高光图像进行颜色通道连接获取拓展特征图，并将拓展特征图线性投影变换后输入细预测网络分支； S3：通过细预测网络分支对线性投影变换后的拓展特征图进行特征提取，获得高光-背景混合特征图； S4：基于高光-背景混合特征图生成内容掩码，并通过内容掩码对高光-背景混合特征图进行关联计算与增强下的增强特征获取； S5：通过对增强特征进行解码重建无高光预测图，并基于无高光预测图与相应真实去高光图像之间的距离构建第二损失函数； S6：根据第一损失函数与第二损失函数的加权和，进行总损失函数最小优化下的混合高光去除模型参数优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波大学，其通讯地址为：315100 浙江省宁波市江北区风华路818号信息科学与工程学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。