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申请/专利权人：西北民族大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118195965A
主分类号：G06T5/77
分类号：G06T5/77;G06T5/10;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0985;G06T7/40
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明提供了一种基于小波变换的双流网络的敦煌壁画修复方法，即WDSN，包括：小波变换原理，双流网络模型；待修复图像输入所述双流网络模型，通过小波变换得到一个低频特征图和三个高频特征图，低频特征通常包含全局结构信息，高频特征通常包含局部纹理；然后低频特征图输入结构子网络进行全局结构建模，三个高频特征图融合后输入到纹理子网络进行局部纹理恢复，预测得到的低频特征和高频特征经过小波逆变换后得到修复图像。本发明解决了现有技术中对于壁画修复真实性不足的问题。
主权项：1.一种基于小波变换的双流网络的壁画修复方法，其特征在于，包括：小波变换原理，构建的双流网络模型；待修复图像输入双流网络模型后，经过小波变换得到一个低频特征图和三个高频特征图，低频特征通常包含全局结构信息，高频特征通常包含局部纹理。分别将所述的一个低频特征图输入结构子网络和合并后的三个高频特征图输入到纹理子网络进行确实区域结构和纹理的预测，然后将恢复的低频特征和高频特征通过小波逆变换得到修复图像；其中，所述双流网络模型包括：纹理子网络和结构子网络；所述结构子网络和所述纹理子网络均为基于U-net体系结构；所述结构子网络和所述纹理子网络的编码部分均由2个实现下采样的门控卷积组成；所述结构子网络和所述纹理子网络的解码部分均由2个实现上采样的普通卷积组成；所述结构子网络的中间层由2个门控卷积和4个高效变换器模块组成；所述纹理子网络的中间层由由2个门控卷积和4个残差密集块组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北民族大学 一种基于小波的双流网络的壁画修复方法
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