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。

上周，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。

何禾  晓风

校对  朱亚萍