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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明属于碑文文字修复领域，具体涉及一种基于冷扩散模型的碑文文字的修复方法。包括以下步骤：步骤1，数据集收集；步骤2，数据集划分；步骤3，构建成对的数据集；步骤4，提取优先掩码：对数据集Sk中的每一个被侵蚀的文字s提取对应的优先掩码pm，其中k∈[2,3]，k为正整数；步骤5，训练侵蚀修复网络R；步骤6，测试模型；步骤7，修复真实被侵蚀文字；本发明中将冷扩散模型和优先掩码结合，不仅提升了碑文修复的质量和效率，且具有较高的实际应用价值。

主权项：1.一种基于冷扩散模型的碑文文字修复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据集收集：在开源的真实碑文拓片图片中收集固定尺寸的单个文字图片，并进行预处理，即统一图片大小和二值化后得到二值图像；收集到的单字包括两种类型：完整的真实文字a1,a2,a3,…,ap，p为正整数；破损或被侵蚀的真实文字b1,b2,b3,…,bq，q为正整数；步骤2，数据集划分：将收集到的完整的真实文字a1,a2,a3,…,ap按照8:1:1的比例划分如下：训练目标数据集T1，包含真实文字c1,c2,c3,…,cx，验证目标数据集T2，包含真实文字d1,d2,d3,…,dy，测试目标数据集T3，包含真实文字e1,e2,e3,…,ez，其中x+y+z＝p，且x:y:z＝8:1:1；步骤3，构建成对的数据集，过程如下：收集若干破损手段构建侵蚀方式数据集f1,f2,f3,…,fr，其中r为正整数；对验证目标数据集T2和测试目标数据集T3，分别重复以下过程：随机选取一个完好真实文字tj作为输入，随机选取一种侵蚀方式fi进行处理，生成对应的一个被侵蚀文字sj～i，导入对应的侵蚀数据集Sk中；其中，i∈[1,r]，j∈[1,y]或j∈[1,z]，k∈[2,3]，i,j,k均为正整数；当所属的侵蚀数据集Sk中的侵蚀碑文或手稿文字的数量达到预设值，结束上述过程；步骤4，提取优先掩码：对数据集Sk中的每一个被侵蚀的文字s提取对应的优先掩码pm，其中k∈[2,3]，k为正整数；步骤5，训练侵蚀修复网络R：初始化基于冷扩散模型的侵蚀修复网络R；假设侵蚀修复网络R的输入为从训练目标数据集T1中随机挑选的一个未被侵蚀的文字x0和预设的固定时间步长t；根据预设的固定时间步长t在侵蚀过程中将未被侵蚀的文字x0逐步侵蚀为被侵蚀的文字，然后根据侵蚀过程中生成的被侵蚀的文字，在修复过程中根据时间步长t使用侵蚀修复网络R进行对应的t步修复，修复后的文字为g；同时，在训练过程中，将所述验证数据集S2,T2中的验证文字s依次送入正在训练的侵蚀修复网络R中，并根据所述验证文字对应的完整文字t与侵蚀修复网络R生成的修复文字g进行评估，以挑选性能最好的侵蚀修复网络R；步骤6，测试模型：将所述测试数据集S3,T3中的验证文字s依次送入训练的侵蚀修复网络R中，并根据所述验证文字对应的完整文字t与修复网络R生成的修复文字g进行评估；步骤7，修复真实被侵蚀文字：将破损或被侵蚀的真实文字b1,b2,b3,…,bq，q为正整数，依次送入训练的侵蚀修复网络R中并导出修复网络R生成的修复文字g1,g2,g3,…,go，o为正整数且o＝q。

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