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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于GAN网络的图像场景重光照的网络结构及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：CN115578497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211308741.7，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种基于GAN网络的图像场景重光照的网络结构及方法是由苏苒;王琚;孙倩设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN网络的图像场景重光照的网络结构及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GAN网络的图像场景重光照的网络结构及方法，包括依次设置的场景重建网络、阴影估计网络和重渲染网络；场景重建网络和阴影估计网络采用生成对抗原理，均由生成器和判别器构成，生成器采用编码器‑解码器结构；场景重建网络由依次设置的7*7卷积层、四个上采样块、残差块、四个下采样块和3*3卷积层组成，四个上采样块的特征信息采用跳跃连接融合在一起，7*7卷积层输出的特征信息和3*3卷积层输出的特征信息采用跳跃连接融合在一起；阴影估计网络由依次设置的7*7卷积层、四个上采样块、残差块、四个下采样块和3*3卷积层组成；重渲染网络由依次设置的卷积模块、平均池化层、两个全连接层、一个激活层、一个3*3卷积层和一个7*7卷积层组成。

本发明授权一种基于GAN网络的图像场景重光照的网络结构及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN网络的图像场景重光照的生成方法，基于图像场景重光照的网络结构，其特征在于，网络结构包括依次设置的场景重建网络、阴影估计网络和重渲染网络；所述场景重建网络和阴影估计网络采用生成对抗原理，均由生成器和判别器构成，生成器采用编码器-解码器结构；所述场景重建网络由依次设置的一个7*7卷积层、四个上采样块、一个残差块、四个下采样块和一个3*3卷积层组成，四个上采样块的特征信息采用跳跃连接融合在一起，7*7卷积层输出的特征信息和3*3卷积层输出的特征信息采用跳跃连接融合在一起； 所述阴影估计网络由依次设置的一个7*7卷积层、四个上采样块、一个残差块、四个下采样块和一个3*3卷积层组成； 所述重渲染网络由依次设置的卷积模块、平均池化层、两个全连接层、一个激活层、一个3*3卷积层和一个7*7卷积层组成；所述卷积模块由若干个具有不同卷积核大小的卷积层构成； 生成方法包括以下步骤： 对场景重建网络输入一张给定光照条件下的图像，通过场景重建网络去除输入图像原本的光照效果，并从输入图像中提取场景固有信息，输出包含场景固有信息的场景重建图像； 对阴影估计网络输入一张给定光照条件下的图像，输出包含了目标光照信息的阴影估计图像； 对重渲染网络输入场景重建图像与阴影估计图像的拼接结果，输出目标光照条件下的重光照图像。

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