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申请/专利权人：四川吉利学院
摘要：本发明公开一种基于超参数优化的TransUNet图像重建算法及系统，涉及图像重建技术领域，该方法包括：S1.利用联合双边滤波器对二维古建筑图像进行降噪处理；S2.使用纹理和结构感知插值法对小空洞二维古建筑图像进行空洞填补；S3.使用受限的玻尔兹曼机进行二维古建筑图像深度预测；S4.通过TransUNet网络进行二维古建筑图像的三维重建，TranUNet网络训练过程使用优化蚁群算法进行权重初始化和参数寻优。大量实验表明，本发明所提出方法在古建筑重建中平均F1值达到96.8％，且在时间处理和效率上有一定的优势，本发明的算法在古建筑图像处理方面的优越性，既提高了测量的准确度，又一定程度上缩短了执行时间。
主权项：1.一种基于超参数优化的TransUNet图像重建算法，其特征在于，该方法包括：S1.利用联合双边滤波器对二维古建筑图像进行降噪处理；S2.使用纹理和结构感知插值法对小空洞二维古建筑图像进行空洞填补；S3.使用受限的玻尔兹曼机进行二维古建筑图像深度预测；S4.通过TransUNet网络进行二维古建筑图像的三维重建，TranUNet网络训练过程使用优化蚁群算法进行权重初始化和参数寻优。
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权利要求：
百度查询： 四川吉利学院 基于超参数优化的TransUNet图像重建算法及系统
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