申请/专利权人：大连民族大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788341A

主分类号：G06T5/77

分类号：G06T5/77;G06T5/50;G06N5/04;G06N3/08;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明提供一种渐进式缺损汉字修复方法，将单张中心区域带有缺损的汉字图像输入到部分卷积网络中得到局部结构特征图；再将有缺损的汉字图像输入到深度滤波网络中，将局部结构特征图和深度语义滤波网络第二层卷积得到的特征图进行级联，通过逐像素核操作得到深度特征的局部语义预测结果；将局部语义预测结果和局部结构特征图级联之后输入到渐进式修复推理网络中；经过四次渐进式修复推理网络得到四张修复汉字特征图；将四张修复结果图在特征融合部分进行融合，得到缺损汉字的完整修复图像；将生成的修复图像和真实图像进行比较，得到总变差损失、感知损失和风格损失；根据各损失值对渐进式修复推理网络进行优化，生成最终的完整汉字修复图像。

主权项：1.一种渐进式缺损汉字修复方法，其特征在于，包含以下步骤：S1：输入单张中心区域带有缺损的汉字图像；S2：将缺损汉字图像输入到部分卷积中得到局部结构特征图；S3：将缺损汉字图像输入到深度语义滤波网络中，将局部结构特征图和深度语义滤波网络第二层得到的特征图进行级联，之后通过逐像素核操作得到深度特征的局部语义预测结果；S4：将得到的深度特征的局部语义预测结果和局部结构特征图级联之后输入到渐进式修复推理网络中；S5：经过四次渐进式修复推理网络得到四张修复结果图；S6：将四张修复结果图在特征融合部分进行融合，得到缺损汉字的完整修复图像；S7：将生成的修复图像和真实图像进行比较，得到总变差损失、感知损失和风格损失；S8：根据所得到的损失值对渐进式修复推理网络进行优化，以生成最终的完整汉字修复图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连民族大学 一种渐进式缺损汉字修复方法

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