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摘要：本发明公开了一种基于多阶段处理架构的图像处理方法及系统，涉及图像处理技术领域，在现有的深度学习技术基础上，进行方法上的改进，并在考虑了环境光照和拍摄角度的影响，将环境信息综合考虑到特征提取和分类过程当中，采用变换域去噪技术和卷积神经网络对采集图像进行去噪，采用分割骨干网络结合平行自注意力模型优化进行分割，采用多尺度图像复原模块复原图像，并利用三维重建模块减少环境因素引起的误差，提供适应于通过在各种环境下采集的图像，对图像的处理方法。
主权项：1.一种基于多阶段处理架构的图像处理方法，其特征在于，包括：步骤S1、输入待处理的图像，将图像调整成设定的尺寸和分辨率得到标准图像，向标准图像加上随机的高斯噪声，将添加高斯噪声的图像裁剪成与标准图像的尺寸和分辨率均一致的图像得到噪声图像；步骤S2、采用变换域去噪技术对噪声图像进行小波分解，增加感受野得到小波去噪图像；再将小波去噪图像通过卷积神经网络进行去噪处理，输出特征图像作为去噪图像；步骤S3、将去噪图像通过分割骨干网络进行图像增强与分割；其中去噪图像输入分割骨干网络的编码器提取多个图像区域节点与特征图；采用区域节点层面自注意力模型和通道层面自注意力模型分别捕捉区域节点间的空间联系与跨通道的语义关联，并输出融合表示为增强特征；将增强特征送入至分割骨干网络的解码器输出分割图像；步骤S4、输入分割图像进行复原图像；其中复原图像包括：通过多尺度图像复原模块处理不同尺度的细节形成多尺度信息的特征图，作为输出第一次复原图像；使用深度学习模型采用的生成对抗网络对第一次复原图像进行复原输出第二次复原图像；将第二次复原图像通过三维重建模块处理得到最终输出的完成处理图像。
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百度查询： 乐山师范学院 一种基于多阶段处理架构的图像处理方法及系统
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