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[发明专利]一种纹理和结构特征两次融合的图像修复方法-CN202210657946.X有效
发明人：杨有;边雅琳;余笑寒 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种纹理和结构特征两次融合的图像修复方法；输入破损的人脸图像和边缘图，得到识别图像；通过门控卷积技术提取所述识别图像的特征，并对所述识别图像的特征依次进行特征重组和多尺度填充，得到生成图像；通过融合再融合模块对所述生成图像进行两次融合，得到特征图；将所述特征图进行跳跃连接和逐元素相加后补充到解码端，得到修复图像，该方法通过门控卷积技术提取输入图像的结构和纹理特征，再对两特征进行两次融合，充分挖掘图像高级语义及特征间上下文关系，实现精准而且有效的空洞填充，实现纹理与结构特征的深度耦合，确保修复图像结构完整时纹理丰富。
一种纹理结构特征两次融合图像修复方法

[发明专利]融合视觉常识和增强多层全局特征的图像描述生成方法-CN202110642157.4有效
发明人：杨有;方小龙;尚晋;胡峻滔;姚露;边雅琳 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种融合视觉常识和增强多层全局特征的图像描述生成方法，融合VC R‑CNN提取的视觉常识特征和FasterR‑CNN提取的局部特征，得到融合特征；采用X线性注意力机制挖掘对象之间的视觉语义关系，以获得高层局部特征和多层全局特征；采用AoA机制增强多层全局特征，线性映射得到融合全局特征；利用视觉选择的长短时记忆对融合全局特征进行筛选，并采用X线性注意力机制对高层局部特征加权自适应地选择相关信息，最后使用语义解码的门控线性单元生成输出单词序列。解决了局部特征的图像描述生成模型对视觉语义关系挖掘不充分，且注意力机制提取的多层全局特征存在冗余信息的问题。
融合视觉常识增强多层全局特征图像描述生成方法