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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利即插即用的图像去阴影边缘方法、装置、设备和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：CN119941602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510111565.5，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权即插即用的图像去阴影边缘方法、装置、设备和介质是由夏靖远;黄星桦;杨志雄;张双辉;刘振;刘永祥;黎湘设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本即插即用的图像去阴影边缘方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种即插即用的图像去阴影边缘方法、装置、设备和介质，通过基于阴影图像和无阴影图像像素的亮度变化构建亮度变化坐标系，并对其进行高斯混合模型建模，将对亮度变化坐标系中各点数据的位置和隶属区域的最大后验估计问题作为问题模型，采用迭代式算法对其进行求解，在每一次迭代过程中依次对隶属区域划分进行更新、对表征各更新后隶属区域的分布参数更新、根据更新后的分布参数对亮度变化坐标系中各点数据位置进行更新得到分布匹配的参考图像，再对该图像中的边缘区域进行优化更新，得到当前次迭代结果，直至满足预设的迭代终止条件得到无阴影图像。采用本方法能够增强阴影边缘区域恢复性能，得到去阴影效果更好的图像。

本发明授权即插即用的图像去阴影边缘方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种即插即用的图像去阴影边缘方法，其特征在于，所述方法包括： 获取阴影图像，以及对所述阴影图像进行初步恢复后的无阴影图像； 基于阴影图像和对应的无阴影图像中相同位置的亮度变化构建亮度变化坐标系，并利用高斯混合模型对所述亮度变化坐标系中的点数据进行建模，将图像去阴影问题转化为对所述亮度变化坐标系中各点数据的位置和隶属区域的最大后验估计问题，并构建对应的问题模型； 将所述阴影图像和无阴影图像带入所述问题模型后，采用迭代式算法进行求解，在每一次迭代过程中依次对隶属区域的划分进行更新、对表征各隶属区域的分布参数进行更新、根据更新后的分布参数对所述亮度变化坐标系中各点数据位置进行更新得到分布匹配的参考图像，再对所述参考图像中的边缘区域进行优化更新，得到当前次迭代结果即边缘区域优化后的无阴影图像，并将所述边缘区域优化后的无阴影图像作为下一次迭代的输入； 直至满足预设的迭代终止条件，则当前得到的边缘区域优化后的无阴影图像为最终的输出结果，以实现图像去阴影边缘。

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人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。

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