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申请/专利权人：大湾区大学(筹)
摘要：本发明主要用于图像处理技术领域。本发明公开了一种图像杂散光去除方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取被杂散光污染的输入图像并进行压缩，以得到输入向量；基于输入图像的分辨率，对输入向量进行特征提取，以得到多个层级特征；将每个层级特征与预训练潜在扩散模型的去噪网络中目标中间层进行结合，以对预训练潜在扩散模型的参数进行调节；获取加噪处理后的输入向量，并将加噪处理后的输入向量通过参数调节后的预训练潜在扩散模型的去噪网络进行去噪处理，以生成去噪处理后的输出向量；对去噪处理后的输出向量进行解压，以得到去除杂散光的复原图像。本申请通过提高深度学习模型的图像处理能力，有效地去除图像中杂散光。
主权项：1.一种图像杂散光去除方法，其特征在于，所述方法包括：获取被杂散光污染的输入图像并进行压缩，以得到输入向量；基于输入图像的分辨率，对所述输入向量进行特征提取，以得到多个层级特征；将每个所述层级特征与预训练潜在扩散模型的去噪网络中目标中间层进行结合，以对所述预训练潜在扩散模型的参数进行调节；获取加噪处理后的输入向量，并将所述加噪处理后的输入向量通过参数调节后的预训练潜在扩散模型的去噪网络进行去噪处理，以生成去噪处理后的输出向量；对所述去噪处理后的输出向量进行解压，以得到去除杂散光的复原图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大湾区大学(筹) 图像杂散光去除方法、装置、设备及存储介质
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