[发明专利]一种基于深度多特征协同学习的图像修复方法有效
| 申请号： | 202210089664.4 | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN114463209B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 王员根;林嘉裕 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 刘艳玲 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于深度多特征协同学习的图像修复方法，包括如下步骤：S1.将待修复图像输入一预设的图像特征编码器，通过深度神经网络编码对待修复图像进行有效特征提取，形成有效图像特征集；S2.所述有效图像特征集通过预设的图像解码器进行解码修复，通过局部和全局判别器后形成修复图像；其中，所述图像特征编码器由六个卷积层组成，其中三个浅层卷积层用于重新组织纹理特征，三个深层卷积层用于重新组织结构特征，得到结构特征集和纹理特征集；所述图像解码器包括一软门控双特征融合模块，用于融合上述结构特征和纹理特征，一双边传播特征聚合模块，用于均衡通道信息、上下文注意和特征空间之间的特征。本技术可以有效解决修复图像的伪影，使得修复后的图像具有详细的纹理和更好的图像外观。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 协同 学习 图像 修复 方法 | ||
【主权项】：
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