申请/专利权人：上海交通大学

申请日：2024-03-22

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118247178A

主分类号：G06T5/77

分类号：G06T5/77;G06T5/70

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明涉及基于三维模型与类别信息引导的扩散模型盲修复图像方法，方法包括：S1、获取含噪图像；S2、将含噪图像作为图像去退化的起点；S3、进行模型推理，得到当前时间步的估计噪声；S4、利用估计噪声含噪图像预测修复后的图像，得到中间预测结果，得到预测结果特征和低质量图像特征；S5、基于到预测结果特征和低质量图像特征计算特征信息损失，得到下一时间步的修正含噪图像；S6、获得下一时间步的估计含噪图像；S7、重复S3～S7，直至当前时间步为时间步μ；S8、以时间步μ作为细节修复的起点，按照标准扩散推理的步骤，采用扩散模型进行细节修复，得到最终修复图像。与现有技术相比，本发明具有提高图像修复质量等优点。

主权项：1.一种基于三维模型与类别信息引导的扩散模型盲修复图像方法，其特征在于，方法包括：S1、获取低质量图像，将所述低质量图像按照标准扩散过程，加噪扩散到中间的时间步τ，得到时间步为τ步时的含噪图像xlq，τ；S2、将含噪图像xlq，τ作为图像去退化的起点，所述起点作为当前时间步t的含噪图像xt；S3、利用扩散模型，对当前时间步t的含噪图像xt进行模型推理，得到当前时间步t的估计噪声∈θxt，t；S4、基于标准扩散过程的反向过程，利用估计噪声∈θxt，t和含噪图像xt预测修复后的图像，得到中间预测结果将中间预测结果和低质量图像分别输入对应的特征提取器，得到预测结果特征和低质量图像特征；S5、基于到预测结果特征和低质量图像特征计算特征信息损失，所述特征信息损失包括三维模型损失与类别信息损失，对特征信息损失进行求导，利用得到的导函数对估计噪声∈θxt，t进行引导调整，得到下一时间步t-1的修正含噪图像xt-1′；S6、基于高频滤波器和低频滤波器以及下一时间步t-1的修正含噪图像xt-1′获得下一时间步t-1的估计含噪图像xt-1；S7、将当前时间步更新为t-1，将下一时间步t-1的估计含噪图像xt-1作为新的当前时间步的含噪图像xt，重复S3～S7，直至当前时间步为时间步μ，μ的取值在0至τ之间，根据实际处理图像的退化形式和总的时间步T调参确定；S8、以时间步μ作为细节修复的起点，按照标准扩散推理的步骤，采用扩散模型进行细节修复，得到最终修复图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 基于三维模型与类别信息引导的扩散模型盲修复图像方法

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