发明专利已授权

一种基于双流卷积神经网络的镜面高光检测和去除方法

📄 申请号：CN202210854843.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-07-18

公开号

CN115311157B

公开日

2026-06-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_77

IPC 分类号

G06T5_77 , G06T5_60 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_0455 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络计算机视觉深度学习图像处理神经网络卷积神经网络

应用场景

工业表面缺陷检测, 图像增强与修复, 摄影后期处理, 医学影像分析, 智能监控

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摘要

本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的镜面高光检测和去除方法，将输入的原始带高光图像求取像素点在x方向和y方向上的梯度，提取得到第一高光特征映射图，将第一高光特征映射图经过第一卷积块注意力模块CBAM处理后，与预处理后的图像相减，输出第一级无高光图像；对第一高光特征映射图进行逐级降采样缩小尺寸，将降采样缩小尺寸后的各级高光特征映射图分别经过各级卷积块注意力模块CBAM处理后，与前一级输出的无高光图像相减，最终得到粗略无高光图像。然后通过高光提取模块，提取细化高光信息，进行高光细化去除，得到最终的无高光图像。本发明可以有效地解决镜面高光造成的图像信息退化问题，从而降低高光对目标检测等视觉任务的干扰。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法

当前第 / 件

氮掺杂二氧化钛负载Pd(OH)2催化剂及其制备方法和应用

同领域国内专利 · IPC: (G06T5_77)

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