申请/专利权人：广东技术师范大学

申请日：2023-05-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876264A

主分类号：G06T5/77

分类号：G06T5/77;G06T5/20;G06T5/40;G06T5/50;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084;G06N3/088;G06V10/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及图像修复技术领域，公开了一种基于深度学习的受损QR码图像盲修复方法及系统，包括以下步骤：S1、收集真实光污损二维码的数据集；S2、得到图像均衡的第一阶段处理结果；S3、数据集中的语义标签进行学习推理，并根据数据集中的语义标签，将在高维度上具备相似特征的图像区域进行合并，得到图像均衡的第二阶段处理结果；S4、从图像均衡的第二阶段处理结果中抽取编码区域，将编码区域与图像均衡的第一阶段处理结果进行细节融合补充，完成对面向光照不均污损的受损QR码图像的盲修复。本发明解决了现有技术存在的对面向光照不均污损的图片识别率低问题，且具有快速定位污损区域和针对性还原的能力的特点。

主权项：1.一种基于深度学习的受损QR码图像盲修复方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集真实光污损二维码的数据集；S2、对数据集进行图像均值滤波，并对均值滤波后的数据集进行动态底帽变换；对动态底帽变换结果进行直方图均衡化操作得到图像均衡的第一阶段处理结果；S3、根据图像均衡的第一阶段处理结果对数据集进行无监督图像分割，为数据集中拥有相同语义信息的图像区域分配相同的语义标签；对数据集中的语义标签进行学习推理，并根据数据集中的语义标签，将在高维度上具备相似特征的图像区域进行合并，得到图像均衡的第二阶段处理结果；S4、从图像均衡的第二阶段处理结果中抽取编码区域，将编码区域与图像均衡的第一阶段处理结果进行细节融合补充，完成对面向光照不均污损的受损QR码图像的盲修复。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东技术师范大学 一种基于深度学习的受损QR码图像盲修复方法及系统

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