小米科技(武汉)有限公司;北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司周代国获国家专利权
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龙图腾网获悉小米科技(武汉)有限公司;北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司申请的专利高光处理模型的训练方法、图像处理方法和装置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：CN116563359B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310501294.5，技术领域涉及：G06T7/40；该发明授权高光处理模型的训练方法、图像处理方法和装置是由周代国;谢嘉仪;彭鑫;向晨;丁倩;罗飞;周富;谌金垚;肖春霞设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本高光处理模型的训练方法、图像处理方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种高光处理模型的训练方法、图像处理方法和装置，其中，方法包括：获取样本高光图像，以及样本高光图像对应的真实无高光图像，将样本高光图像输入高光处理模型，通过在模型中的高光检测网络和纹理修复网络中间增加了学习网络，使得学习网络基于高光检测网络的输出学习到有高光区域和无高光区域的全局的目标背景纹理特征，并利用目标背景纹理特征指导纹理修复网络进行纹理修复，以重建高光区域的非线性变化，生成预测无高光图像，并基于第一无高光图像和真实无高光图像间的差异，以及预测无高光图像和真实无高光图像间的差异，训练高光处理模型，使得训练得到的高光处理模型可以输出高质量、纹理丰富的无高光图像。
本发明授权高光处理模型的训练方法、图像处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种高光处理模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取样本高光图像，以及所述样本高光图像对应的真实无高光图像； 将所述样本高光图像输入高光处理模型的高光检测网络，得到高光掩膜图像； 将所述样本高光图像和所述高光掩膜图像相减，得到未进行纹理修复的第一无高光图像； 将所述第一无高光图像、所述高光掩膜图像和所述样本高光图像输入所述高光处理模型的学习网络，得到目标背景纹理特征图； 将所述目标背景纹理特征图输入所述高光处理模型的纹理修复网络，得到纹理修复后的预测无高光图像； 根据所述第一无高光图像和所述真实无高光图像间的差异，以及根据所述预测无高光图像和所述真实无高光图像间的差异，对所述高光处理模型进行模型训练，以得到训练后的所述高光处理模型。
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小米科技(武汉)有限公司;北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区九峰一路66号1层006号(自贸区武汉片区)；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”。
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