[发明专利]一种基于特征交互的深度学习图像修复方法在审
| 申请号： | 202110600419.0 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113362239A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 俞文心;李思源;聂梁;陈世宇;高宇飞;刘明金;龚俊 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 黎照西 |
| 地址： | 62100*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于特征交互的深度学习图像修复方法，构建特征交互式的卷积神经网络模型作为交互式图像修复模型；所述交互式图像修复模型包括高分辨率分支和低分辨率分支，所述高分辨率分支和低分辨率分支在网络的正向过程中相互交互信息但又有独立工作，所述高分辨率分支维护处理具有固定分辨率的一系列特征，所述低分辨率分支处理图像的高级信息并且随着传播的进行而将特征尺度按比例缩小；将待修复图像输入所述交互式图像修复模型，输出修复图像。本发明保持了模型对图像的纹理模式和语义上下文之间的理解平衡，能够在不丢失图像细节纹理信息同时能够有效地捕获图像语义，提升修复图像的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 交互 深度 学习 图像 修复 方法 | ||
【主权项】：
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