公开(公告)号：CN119494802A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411609721.2

申请日：2024-11-12

Applicant: 河南大学 ,  北京空间飞行器总体设计部

Inventor： 杨晓慧 ,  冯成 ,  王露露 ,  陈飞洋 ,  李怀锋 ,  庄海孝

IPC: G06T5/94 ,  G06T5/60 ,  G06T5/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及基于人工智能和机器视觉的图像复原技术领域，具体涉及基于高阶梯度约束和扩散生成模型的图像复原方法，该方法通过将改进的各项异性扩散方程融入深度学习框架中，构建了高阶梯度约束的复原模块，能够有效改善图像中的细节和轮廓信息。同时，提出修正LogCosh损失函数，旨在更好地处理异常值较多的场景，从而增强模型对图像异常值的鲁棒性。最后，通过预训练的扩散生成模型，生成了高质量的复原图像。本发明提出的图像复原方法适用于自然图像处理领域，也适用于遥感和卫星图像处理等领域，能够有效缓解噪声等因素导致的图像退化，显著改善图像清晰度，从而提高了图像复原效果。