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申请/专利权人：华东理工大学
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229583A
主分类号：G06T5/77
分类号：G06T5/77;G06N3/0475;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及一种基于注意力机制和轮廓先验融合的图像修复方法，该图像修复方法包括：步骤1：获取包括部分缺失的图像、部分缺失图像的0‑1掩码和部分缺失图像的轮廓灰度图；步骤2：搭建端到端图像修复生成对抗网络，对部分缺失图像进行端到端的修复，直接输出修复后图像；步骤3：使用基于步骤1处理的训练数据集和多种损失函数对步骤2中的图像修复网络进行训练，直到网络收敛；步骤4：对于需要修复的图像，采用步骤3训练好的图像修复模型进行修复处理，得到最终的修复图像。本发明生成的修复图像具有更精细的轮廓特征，能够有效地解决现有图像修复方法语义不一致、存在水印和图像模糊等问题。
主权项：1.一种基于注意力机制和轮廓先验融合的图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取包括部分缺失的图像、部分缺失图像的0-1掩码和部分缺失图像的轮廓灰度图，所述部分的0-1掩码可利用随机算法生成或人工手动设计，缺失的图像可由原始图像和对应的0-1掩码生成，所述部分缺失图像的轮廓灰度图通过采用Canny算法对部分缺失图像提取轮廓所得；步骤2：搭建端到端图像修复生成对抗网络，所述图像修复网络的输入为步骤1中所提及的部分缺失图像、对应的0-1掩码和灰度轮廓图，对部分缺失图像进行端到端的修复，直接输出修复后图像；步骤3：使用基于步骤1处理的训练数据集和多种损失函数对步骤2中的图像修复网络进行训练，直到网络收敛；步骤4：对于需要修复的图像，采用步骤3训练好的图像修复模型进行修复处理，得到最终的修复图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 一种基于注意力机制和轮廓先验融合的图像修复方法
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