【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理技术与深度学习，尤其涉及基于条件扩散模型的图像反射去除系统及方法。
技术介绍
1、反射现象是日常生活中普遍存在的一种光学现象，尤其在通过透明介质进行拍摄时更为显著。在此类拍摄环境下，相机所捕获的图像不仅包含来自场景本身的透射信息，还混合了由玻璃表面或其他介质界面反射产生的图像内容，形成一个混合图像。该混合图像同时融合了两个不同场景的视觉内容，一方面保留了观测目标（即透射图像）的真实内容，同时引入了来自介质另一侧的反射干扰。相较于常见的图像退化类型（如模糊、噪声、压缩伪影等），由反射造成的图像降质具有非均匀性和局部性：部分区域受强烈反射干扰而严重遮挡原始内容，而另一些区域则可能保留较为清晰的透射信息。这种不均衡的干扰不仅使人眼难以准确还原真实场景，还会显著降低下游任务的性能。随着移动终端设备（如智能手机、平板电脑）摄影功能的不断提升，以及基于图像内容的智能分析技术在安防监控、自动驾驶、虚拟现实等多个领域的广泛应用，图像质量对下游任务的影响正变得愈发重要。在这种背景下，如何从包含反射干扰的图像中有效恢复出清晰的原始场景...
【技术保护点】
1.基于条件扩散模型的图像反射去除系统，其特征在于：所述系统包括图像采集模块、图像预处理模块、反射去除神经网络和优化训练模块，所述反射去除神经网络由隐空间编码器、条件扩散模型和隐空间解码器构成；所述条件扩散模型由扩散去噪网络、时控特征提取模块和特征调制模块构成；其中：
2.根据权利要求1所述的基于条件扩散模型的图像反射去除系统，其特征在于：
3.一种基于条件扩散模型的图像反射去除方法，其特征在于：所述方法基于权利要求1-2任一项所述系统实现去除图像反射，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.基于条件扩散模型的图像反射去除系统，其特征在于：所述系统包括图像采集模块、图像预处理模块、反射去除神经网络和优化训练模块，所述反射去除神经网络由隐空间编码器、条件扩散模型和隐空间解码器构成；所述条件扩散模型由扩散去噪网络、时控特征提取模块和特征...
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