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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明涉及一种基于门控卷积和SCPAM注意力模块的遮挡手写病历汉字图像修复方法，属于文字修复技术领域。包括：收集病例文本数据集；对图片进行单字切割，得到单字图像；利用Python生成相同图像大小的掩码数据集，以模仿现实场景下手写病历的不规则遮挡，然后将掩码数据集和单字图像传入图像修复模块训练，将训练后的图像修复模型保存，用于对手写病例的文字进行修复。本发明基于门控卷积和SCPAM注意力模块的遮挡手写病历汉字图像修复方法，提高了对手写病历汉字文字和结构的修复质量。
主权项：1.一种基于门控卷积和SCPAM注意力模块的遮挡手写病历汉字图像修复方法，其特征在于，包括如下步骤：1收集病例文本数据集，并进行数字化形成图片保存；2对图片进行单字切割，得到单字图像；3利用Python生成相同图像大小的掩码数据集，以模仿现实场景下手写病历的不规则遮挡，然后将掩码数据集和单字图像传入图像修复模块训练，将训练后的图像修复模型保存，用于对手写病例的文字进行修复；步骤3中，图像修复模块包括生成器和鉴别器，生成器依次包括四层门控卷积、一层GR-Residual残差块、一层门控卷积、一层GR-Residual残差块、一层门控卷积、一层GR-Residual残差块、一层门控卷积、一层GR-Residual残差块、一层门控卷积、SCPAM注意力模块、四层门控卷积、一层转置门控卷积、一层门控卷积、一层转置门控卷积；鉴别器采用谱归一化的马尔可夫鉴别器，由六层普通卷积构成；SCPAM注意力模块包括位置注意力模块、通道注意力模块和空间注意力模块；位置注意力模块用于考虑特征之间在像素位置上的相互关联，通过计算输入特征图中每个位置的注意力权重来实现，以强化图像中不同位置的特征对修复的贡献；GR-Residual残差块包括两个卷积操作，卷积核分别为3*3和1*1；GR-Residual残差块通过加入GELU将输入的线性组合映射到非线性空间。
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