一种多模态特征融合的文本指导图像压缩噪声去除方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于数字图像智能处理技术领域,具体为一种多模态特征融合的文本指导图像压缩噪声去除方法。本发明方法包括:模型以压缩图像和相应的文本描述作为输入,分别提取局部特征和全局特征;基于全局特征融合,模型利用文本全局特征增强图像全局特征,极大提升重建结果的全局质量;基于局部特征融合,模型利用文本局部特征增强图像局部特征,使重建结果具有更多细粒度纹理;在网络训练中引入重构损失、对抗损失、对比损失和语义一致损失来辅助模型生成更加真实、自然的结果。实验结果表明,本发明可以有效利用文本信息来辅助压缩图像的增强,生成自然美观且与未压缩图像语义一致的重建结果,有效解决图像压缩噪声去除的问题。
基本信息
专利标题 :
一种多模态特征融合的文本指导图像压缩噪声去除方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114283080A
申请号 :
CN202111537614.X
公开(公告)日 :
2022-04-05
申请日 :
2021-12-15
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
颜波谭伟敏姜旭浩林青马晨曦
申请人 :
复旦大学
申请人地址 :
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 :
上海正旦专利代理有限公司
代理人 :
陆飞
优先权 :
CN202111537614.X
主分类号 :
G06T5/00
IPC分类号 :
G06T5/00 G06T5/50 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-04-22 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20211215
申请日 : 20211215
2022-04-05 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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