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龙图腾网获悉重庆西行纪网络科技有限公司申请的专利一种图像阴影去除方法、装置、计算机设备和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：CN115272119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210892755.1，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种图像阴影去除方法、装置、计算机设备和存储介质是由汤飞;向荣辉;黄煜设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像阴影去除方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像阴影去除方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法采用了UNet网络结构作为图像阴影去除模型，利用UNet网络的图像分割功能实现阴影检测，利用UNet网络的自编解码结构实现图像还原，再结合本发明设计的独特的损失函数，在训练过程中同时使用了多层次和单层次、多通道与单通道的预测图像与标签图像做损失计算，将检测到具有阴影图像的特征向没有阴影图像的特征靠拢然后再还原，这样就可以一次性完成图像阴影去除，且去除阴影之后的图像纹理清晰、细节表现佳。

本发明授权一种图像阴影去除方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像阴影去除方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1构建训练样本：获取多对样本图像，每对样本图像包括一幅只有背景的无阴影图像和一幅相同背景下只带有阴影的阴影图像； 2构建基于UNet的阴影图像去除模型； 3将每对样本中的阴影图像作为输入图像，将阴影图像作为标签图像，训练所述模型；在训练过程中，使用损失函数对预测图像和相应的标签图像做损失计算，再梯度更新所述UNet网络每一层的权重，使得所述UNet网络中每层卷积神经网络的上采样部分输出的预测图像和由所述预测图像融合成的单幅预测图像分别逼近所述标签图像，同时，使得每个预测图像的颜色空间通道图像及所有颜色空间通道图像融合成的整体预测图像逼近所述标签图像； 所述损失函数为： 其中，L表示整体损失，N表示所述UNet网络中卷积神经网络的层数，C表示所述预测图像的RGB颜色空间通道总数，表示对第n层卷积神经网络输出的预测图像的第i个颜色空间通道图像做损失计算的损失函数，表示对第n层卷积神经网络输出的预测图像做损失计算的损失函数，Ffuse表示对所述整体预测图像做损失计算的损失函数，和wfuse为权重系数；所述和Ffuse均由相应的二值交叉熵损失函数和均方误差损失函数构成，即： 其中，Ψboe表示二值交叉熵损失函数，Φmse表示均方误差损失函数，wboe和wmse均为权重系数；H和W分别表示图像的高和宽，i,j表示图像中的像素坐标，PGi,j和PSi,j分别表示在标签图像和预测图像中坐标为i,j处的像素点的颜色值； 4所述阴影图像去除模型训练完成后，通过所述阴影图像去除模型对输入的带阴影图像进行阴影去除。

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