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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于多尺度轻量化扩散模型的头部皮肤镜影像修复方法，包括以下步骤：步骤1：对原始训练数据进行预处理，对每张影像的毛发遮挡部分制作所对应的mask，并形成各自最后的masked图像；步骤2：构建采用多尺度训练方式的扩散模型，构建全局和局部两个分支，利用全局的图像信息对其局部的修复做结构指导；步骤3：设定网络的输入；步骤4：经过指导及训练生成的patch会修复其各自mask部分，并最终组合到原图形成修复后图像，与对应原始医学图像一起进入判别器计算得分，提高生成质量；步骤5：最小化步骤4中生成图像和对应原始医学图像的之间的误差，对双分支模型进行训练。本发明有效去除原影像遮挡皮肤病理的毛发。
主权项：1.一种基于多尺度轻量化扩散模型的头部皮肤镜影像修复方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：对原始训练数据进行预处理，对每张影像的毛发遮挡部分制作所对应的mask，并形成各自最后的masked图像；步骤2：构建采用多尺度训练方式的扩散模型，构建全局和局部两个分支，利用全局的图像信息对其局部的修复做结构指导；步骤3：设定模型的输入，将步骤1中的masked图像输入步骤2中的扩散模型中，具体将完整的masked图像作为全局分支的输入，将masked图像等比例不重叠划分的数个16*16的patch作为局部分支的输入；步骤4：经过指导及训练生成的patch会修复其各自mask部分，并最终组合到原图形成修复后图像，与对应原始医学图像一起进入判别器计算得分，提高生成质量；步骤5：网络的训练：最小化步骤4中生成图像和对应原始医学图像的之间的误差，对双分支模型进行训练，训练周期为n个epoch，时间步为m。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于多尺度轻量化扩散模型的头部皮肤镜影像修复方法
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