一种基于深度解耦网络的渐进式图像修复方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度解耦网络的渐进式图像修复方法。该方法包括以下步骤：首先进行特征提取和边缘提取；接着用部分卷积模块渐进式更新缺陷区域和掩码；再将纹理和结构特征输入到编解码器计算，计算过程中进行双向感知计算，进行纹理生成和结构重建，然后在获得第一次重建特征图像后对图像缺失区域进行着色；再进行特征融合和图像再次重建；最后输出并计算损失函数，通过损失函数对网络进行训练，优化修复过程。本发明修复方法优于其它方法。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度解耦网络的渐进式图像修复方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627006A
申请号 ：
CN202210191314.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭博池明旻邱亦宁
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 ：
王洁平
优先权 ：
CN202210191314.9
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06T7/13 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
2022-06-14 ：
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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