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申请/专利权人：西藏民族大学
摘要：本发明提出了一种基于边缘先验与注意力机制相结合的图像修复方法、装置、设备以及可读存储介质，属于图像修复技术领域，具体为，EPAM的图像修复模型，它由边缘预测和图像修复两个阶段组成。在边缘预测阶段，该模型为一种高效的基于Transformer的边缘预测TEP模块，相比于之前的方法，它能够更好地获得缺损区域边缘结构，降低计算成本。在第二个阶段中，本申请提出了多尺度融合注意力MFA模块，它可以在多尺度特征层面上提取有效特征，再从深层语义到浅层细节的逐层填充来增强局部像素的连续性。本申请将所提出的方法与其他先进的方法在使用NVIDIA掩模数据集损坏的CelebA、facade和Places2数据集上进行了定性和定量比较。实验结果表明，在复杂大孔洞的修复方面表现良好。
主权项：1.基于边缘先验与注意力机制相结合的图像修复方法，其特征在于：包括边缘预测阶段和图像修补阶段；其中，边缘预测阶段获取灰度缺损图像和不完整的边缘信息，在缺损区域内通过轴向注意力与标准自注意力相结合的transformer架构预测出合理的边缘轮廓，得到边缘预测图；边缘预测阶段通过边缘预测网络实现；图像修复阶段通过图像修复网络实现；其中，边缘预测网络包括边缘生成器和边缘鉴别器，以表示边缘生成器操作，则边缘预测图表示为： 图像修补网络包括图像生成器和图像判别器，用表示图像生成器的操作则预测的图像表示为: 获得与原始尺寸相同的修复输出: 式中，，和分别表示原始图像、对应的灰度图以及边缘结构图；不完整的图像表示为，不完整图像的灰度表示为，缺陷边缘表示为，其中表示逐个元素的乘积运算；表示合成的边缘预测图；图像修补阶段将边缘预测图作为结构先验，结合缺损的RGB图像，在由边缘所包围的局部封闭区域内通过多尺度融合注意力模块合成纹理细节，完成图像修复。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西藏民族大学 基于边缘先验与注意力机制相结合的图像修复方法、装置、设备以及可读存储介质
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