一种基于多网络模型的地下车库镜面高光去除方法

本发明涉及一种基于多网络模型的地下车库镜面高光去除方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：将原始图像输入MM‑SHR；利用浅层CNN网络对输入图像进行特征提取，包括利用OAIBlock模块从高分辨率特征中捕获中程和远程上下文信息，改进局部细节提取和特征融合；利用HDDAConv模块，对镜面高光区域的区域自适应解耦与细粒度纹理重建；利用HDCTransformer提取长距离信息，利用高光区域周围的特征，修复高光区域的受损特征；引入跨域注意机制，融合频域和空间域信息；同时输出无高光图像和高光残差图像，将两种输出图像按像素相加，对输入的原始图像进行重建，去除镜面高光。