买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于深度学习和反射率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：CN114897708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210198264.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于深度学习和反射率的阴影去除方法是由王潇;王蕊设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和反射率的阴影去除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和反射率的阴影去除方法，其步骤包括：1将所选彩色的阴影图像分别转换成灰度图像和颜色图像并进行阴影标注；将监督图像设定为阴影图像的灰度图像和对应无阴影图像的灰度图像之间的比例图像；2利用训练数据训练U型深度神经网络；3对于一待处理图像A，计算图像A的阴影区域中各个像素的反射率；4根据反射率计算图像A的阴影区域中各个像素在白光照射下呈现的颜色，将所得颜色作为对应像素在阴影去除后的颜色，生成图像A阴影去除后的颜色图像B；5将图像A的颜色图像输入U型深度神经网络，生成一比例图像PA；然后根据图像PA生成图像B的灰度图像，再结合图像B生成图像A对应的阴影去除图像。

本发明授权一种基于深度学习和反射率的阴影去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和反射率的阴影去除方法，其步骤包括： 1将所选彩色的阴影图像分别转换成灰度图像和颜色图像并分别进行阴影标注；将监督图像设定为阴影图像的灰度图像和该阴影图像对应的无阴影图像的灰度图像之间的比例图像；其中，将彩色的阴影图像转换成灰度图像，再对所述灰度图像进行亮度归一化，生成所述颜色图像；将阴影图像的灰度图像除以该阴影图像对应的无阴影图像的灰度图像，生成所述比例图像； 2利用步骤1所得训练数据训练U型深度神经网络，所述U型深度神经网络根据监督图像及对应的灰度图像和阴影区域标注图像生成比例图像； 3对于一待处理图像A，首先生成该待处理图像A的颜色图像并计算其阴影区域的光照条件，再根据所述光照条件计算该待处理图像A的阴影区域中各个像素的反射率； 4根据步骤3所得反射率计算该待处理图像A的阴影区域中各个像素在标准白光照射下呈现的颜色，将所得颜色作为对应像素在阴影去除后的颜色，生成该待处理图像A阴影去除后的颜色图像B； 5将该待处理图像A的颜色图像输入步骤2训练后的U型深度神经网络，生成一比例图像PA；然后根据该比例图像PA生成步骤4所得颜色图像B的灰度图像，再结合该灰度图像与步骤4所得颜色图像B生成该待处理图像A对应的阴影去除图像。

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中国科学院信息工程研究所，其通讯地址为：100093 北京市海淀区闵庄路甲89号；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”。