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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了基于一致性模型先验的图像处理方法和系统，包括：获取图像处理任务的退化模型及待处理图像的测量信号；从预训练的扩散模型进行蒸馏训练获得一致性模型；建立基于一致性模型的先验约束优化问题，最大化给定测量信号时获取真实图像的后验概率；利用一致性模型获得真实图像的初始估计并改进；根据退化模型和改进的初始估计，求解真实图像的估计；引入标准差随迭代步数变化的高斯噪声，将加噪后的估计作为下一次迭代的输入；重复上述步骤直至设定的迭代步数，获得处理后的图像。本发明在图像修复、图像去模糊、图像超分辨率和图像非线性去模糊等任务中，能够在保证图像修复性能的前提下，提升修复速度，满足通用处理的需求。
主权项：1.一种基于一致性模型先验的图像处理方法，其特征在于，包括：获取图像处理任务的退化模型H以及待处理图像的测量信号y；从预训练的扩散模型进行蒸馏训练得到获得一致性模型；建立基于所述一致性模型的先验约束优化问题：最大化给定测量信号y时获取真实图像的后验概率；求解所述优化问题：利用所述的一致性模型获得对于所述真实图像的初始估计；根据当前迭代步数，基于初始估计点的梯度，得到改进的初始估计；根据所述退化模型H，从所述改进的初始估计，求解所述真实图像的估计；对所述真实图像的估计引入标准差随迭代步数变化的高斯噪声，将加噪后的估计作为下一次迭代的输入；重复上述求解步骤，直至设定的迭代步数，获得处理后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于一致性模型先验的图像处理方法、系统、介质及终端
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