反光和反射倒影，几乎是每个人手机相册里都会遇到的“画面杀手”。透过玻璃或塑封材料拍摄照片时，画面会出现因反光导致的各类干扰，如室内外光源的反射、人和物体的倒影等。如何自动干净地去除这些干扰，既是计算机视觉领域的研究重点，也是各大手机厂商长期攻坚的难题。
近日，在美国召开的计算机视觉国际顶级会议CVPR 2026上，会议组织者公布了今年各项计算机视觉技术挑战赛结果。其中，在“Single Image Reflection Removal in the Wild（自然场景下的单图像去反射，简称SIRR in the Wild）”赛道，合合信息从全球顶尖的参赛团队中脱颖而出，斩获赛道冠军，凭借领先的AI技术方案，为解决自然图像反射去除这一行业难题带来了全新的技术突破。
去反光是图像恢复中的一项基本任务。无论是在日常生活中随手拍摄玻璃橱窗、博物馆展柜，还是在自动驾驶、安防监控等专业领域，反光干扰都普遍存在，因此多家手机厂商把去反光能力作为新产品卖点。自然场景下反光在形状、颜色和透明度上形态各异，如何让模型精准地去除反光，还原真实场景，是行业的一大技术难题。本次“SIRR in the Wild”赛道测试数据全部来自公园、街道、橱窗、博物馆、人像等真实自然拍摄场景，对去反光技术的泛化能力提出了极为严峻的挑战。
针对上述挑战，合合信息团队提出的技术方案具备保真度高、结果可控性强、速度快、训练成本低等多项优势，能够在去除反光的同时保留原图细节，有效提升图像质量，技术方案最终得分位列参赛队伍排行榜第一。据合合信息团队技术人员介绍，在智能文档处理中，去反光技术可以让隔着玻璃、塑封膜拍摄的证件、票据更清晰；在工业质检、车载感知、安防监控等场景中，该技术也是提升后续识别与分析结果的关键技术能力。
作为计算机视觉领域重要的国际学术研讨会与挑战赛免息股票配资，CVPR NTIRE赛事聚焦图像恢复、增强等方向最前沿的技术突破，每年吸引全球众多顶尖科研团队参与，本次参与“SIRR in the Wild”赛道的队伍，包括知名手机厂商，以及国内外多家知名高校和国家级研究机构。此次夺冠充分展现了合合信息在计算机视觉领域深厚的技术积累与持续创新能力，进一步巩固了其在相关技术方向上的领先优势。
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