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申请/专利权人：青海师范大学
摘要：本发明公开了一种基于自适应多特征融合的双重图像退化修复方法，包括：搭建修复网络，选择带有椒盐噪声或高斯噪声的图像作为所述修复网络的输入图片；输入图片首先经过自引导模块去除杂点噪声，同时提取输入图片的多维特征；自适应多特征融合模块通过模拟人脑视觉皮层的神经元的工作机制，将来自于自引导模块的多维特征自适应调整并传送到修复网络后端；中间图像联合自适应多特征融合模块提取的特征使用基于U‑net的编码解码器结构恢复图像颜色，其中编码解码器的最底端使用带有空洞卷积的残差模块提取深层特征，解码器部分使用双线性上采样操作还原图像分辨率，以避免传统转置卷积出现的棋盘伪影现象；本发明能够自动实现图像的精准着色和修复。
主权项：1.一种基于自适应多特征融合的双重图像退化修复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、选择带有椒盐噪声或高斯噪声的图像作为输入图片；步骤2、输入图片首先经过自引导模块去除杂点噪声，同时提取输入图片的多维特征；在步骤2的自引导模块中：给定尺寸大小为H×W×C的输入图像I0，首先通过Shuffle2操作生成一系列输入图像IK，然后在第3级顶层分支A＝fK＝3θ提取IK＝3的特征，其次在第2层开始时，把拥有信息的特征表示A引入到分支B＝fK＝2A指导其特征提取；最后，通过第一层分支C＝fK＝1B将局部、全局特征移动到全分辨率主干上，生成最终估计；步骤3、自适应多特征融合模块通过模拟人脑视觉皮层的神经元的工作机制，将来自于自引导模块的多维特征自适应调整并传送到后端；所述自适应多特征融合模块包括融合和选择两步，输入是三种不同维度的特征图，输出则为自适应调整后某一尺寸的特征图；融合操作通过组合多分辨率信息流来生成特征描述符；选择操作利用生成的特征描述符对原始特征图重新校准，并进行聚合；步骤4、中间图像联合自适应多特征融合模块提取的特征使用基于U-net的编码解码器结构恢复图像颜色，其中编码解码器的最底端使用带有空洞卷积的残差模块提取深层特征，解码器部分使用双线性上采样操作还原图像分辨率，以避免传统转置卷积出现的棋盘伪影现象。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海师范大学 基于自适应多特征融合的双重图像退化修复方法
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