公开(公告)号：CN117788338A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311704145.5

申请日：2023-12-12

Applicant: 长沙理工大学

Inventor： 章登勇 ,  张婷仙 ,  陈嘉欣 ,  宫蓉蓉 ,  罗荣豪 ,  符诺

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像修复方法、系统、设备及存储介质，本方法对待修复图像进行卷积，得到待修复特征图；通过对待修复特征图采用基于Transformer块的编码器提取多个尺度的第一特征；采用跨层次门控融合模块对多个尺度的第一特征中相邻两个尺度的第一特征进行特征融合，得到多个融合特征；将编码器最终输出的第一特征和多个融合特征通过全尺度跳跃连接的注意力机制和卷积映射操作输入至解码器，得到解码器输出的第一修复图像；采用卷积层对第一修复图像进行卷积，得到与待修复图像分辨率相同且通道数相等的第二修复图像。本发明能够解决复杂结构处理的问题和增强捕获远距离依赖关系的能力，提高图像修复的质量和准确性。