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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于表征解耦的阴影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：CN116912097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210759558.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于表征解耦的阴影去除方法是由牛力;赵星设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表征解耦的阴影去除方法在说明书摘要公布了：一种基于表征解耦的阴影去除方法，通过对样本图像进行预处理并输入包含阴影编码器、内容编码器和解码器的卷积神经网络，通过编码器分别得到内容特征图和阴影特征图；使用预先标注好的阴影范围对阴影特征图中的相应特征进行平均池化操作，得到阴影特征向量后与内容特征图融合，输入解码器，从而对编码器和解码器进行训练；最后将待处理图像输入训练后的内容编码器与解码器从而实现阴影去除。本发明能够更好的去除掉背景上覆盖的阴影，达到比传统方法更精确的效果。

本发明授权基于表征解耦的阴影去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于表征解耦的阴影去除方法，其特征在于，通过对样本图像进行预处理并输入包含阴影编码器、内容编码器和解码器的卷积神经网络，通过编码器分别得到内容特征图和阴影特征图；使用预先标注好的阴影范围对阴影特征图中的相应特征进行平均池化操作，得到阴影特征向量后与内容特征图融合，输入解码器，从而对编码器和解码器进行训练；最后将待处理图像输入训练后的内容编码器与解码器从而实现阴影去除； 所述的样本图像包括：有阴影的样本图像、对应的去除阴影的样本图像以及无阴影的样本图像； 所述的对编码器与解码器进行训练，具体包括： 1将有阴影的样本图像通过内容编码器和阴影编码器分别生成对应的内容特征图和阴影特征图，通过对阴影特征图进行区域平均池化操作，得到阴影特征向量后与内容特征图融合并输入解码器，并对得到的输出图像进行阴影重构，得到有阴影的生成图；将内容特征图输入解码器，并对得到的输出图像进行无阴影重构，得到无阴影的生成图，从而构建出完整的重构损失； 2将无阴影的样本图像通过内容编码器生成内容特征图，然后将生成的内容特征图与步骤1中的阴影特征向量融合并输入解码器，得到有阴影的重构图像，将该图像与步骤1中输入的有阴影的样本图像以及该图像的阴影掩码一同输入判别器中生成判别损失； 3将步骤2解码器生成的有阴影的重构图像再次输入内容编码器中，得到对应内容特征图，通过损失函数使得其和步骤2生成的内容特征图相似，从而得到内容特征图损失； 4将步骤1计算得到的重构损失、步骤2计算得到的判别损失和步骤3计算得到的内容特征图损失进行加权求和处理，实现编码器与解码器的训练； 所述的阴影重构是指：将得到的有阴影生成图向着有阴影的样本图像进行重构；所述的无阴影重构是指：将得到的无阴影生成图向着对应的去除阴影的样本图像进行重构；所述的完整的重构损失，由上文两种重构所使用的损失组成。

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