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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种面向城市建筑图像的阴影去除方法、系统、终端及存储介质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：CN120833490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511342601.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种面向城市建筑图像的阴影去除方法、系统、终端及存储介质是由李游;古彦婕;姚萌萌;曹越皓;李敏敏;汤圣君;郭仁忠设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向城市建筑图像的阴影去除方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种面向城市建筑图像的阴影去除方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：制作面向建筑物场景的合成数据集，包括多张带阴影图像和无阴影图像；将带阴影图像输入特征增强模块，提取一维语义向量，根据一维语义向量和带阴影图像生成特征图；计算特征一致性损失和绝对噪声损失，并计算联合损失，根据联合损失优化特征增强模块和扩散模型的参数，得到训练好的目标扩散模型；获取待去除阴影城市建筑图像并输入至目标扩散模型，输出无阴影城市建筑图像。本发明旨在准确检测并去除城市建筑图像中的阴影，恢复被阴影遮挡的真实场景信息，显著提升复杂光照场景下阴影区域恢复的精确性。

本发明授权一种面向城市建筑图像的阴影去除方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向城市建筑图像的阴影去除方法，其特征在于，所述面向城市建筑图像的阴影去除方法包括： 制作面向建筑物场景的合成数据集，所述合成数据集包括多张带阴影图像和与每张带阴影图像一一对应的多张无阴影图像； 将所述带阴影图像输入特征增强模块，通过所述特征增强模块的CLIP视觉编码器提取所述带阴影图像的一维语义向量，通过所述特征增强模块的特征增强网络根据所述一维语义向量和所述带阴影图像生成特征图； 根据所述特征图和无阴影特征图计算特征一致性损失，根据所述特征图和时间步噪声预测计算绝对噪声损失，根据所述绝对噪声损失和所述特征一致性损失计算联合损失，并根据所述联合损失优化所述特征增强模块和扩散模型的参数，得到训练好的目标扩散模型； 获取待去除阴影城市建筑图像，将所述待去除阴影城市建筑图像输入至所述目标扩散模型，输出无阴影城市建筑图像； 所述根据所述特征图和无阴影特征图计算特征一致性损失，具体为： ； 其中，表示特征一致性损失，表示目标无阴影图像，为带阴影图像，表示由CLIP视觉编码器提取的一维语义向量，表示将目标无阴影图像作为输入时得到的无阴影特征图，表示将带阴影图像作为输入时得到的特征图； 所述根据所述特征图和时间步噪声预测计算绝对噪声损失，具体为： ； 其中，表示绝对噪声损失，表示对随机变量的期望，表示实际噪声，表示扩散模型在时间步的中间状态。

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人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区玉塘街道科润大厦；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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