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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于纹理和结构融合先验的图像修复方法和电子设备。在本发明中，将融合后的纹理特征和结构特征作为先验信息引导破损图像修复，对于提升图像细节修复效果、保持修复内容与已知内容的合理性和一致性具有非常重要的作用；通过施加空间注意力，利用不同层级特征的局部位置关系，提高了破损图像的细节修复能力；通过施加线性注意力，在很好地修复出破损图像内容的同时，进一步增强了图像的细节修复效果。
主权项：1.一种基于纹理和结构融合先验的图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤：训练包含细节修复网络和图像内容补全网络的图像修复模型；将待修复图像输入到所述图像修复模型，并由所述图像修复模型输出目标图像；其中，将待修复图像的纹理特征和结构特征融合并作为先验信息，与待修复图像一起输入到所述细节修复网络中，并施加空间注意力，输出细节图像；将所述细节图像作为引导信息，与待修复图像一起输入到所述图像内容补全网络中，并施加线性注意力，输出目标图像；所述细节修复网络包括编码器、解码器、跳跃连接模块和空间注意力模块；通过所述编码器对输入特征图进行DoubleConv操作、最大池化操作和下采样操作；通过所述解码器对特征图进行上采样操作和DoubleConv操作；通过所述跳跃连接模块在所述编码器和解码器之间传递特征信息；通过所述空间注意力模块在通道维度对特征图进行平均池化操作和最大池化操作，并将平均池化结果和最大池化结果拼接起来，再将拼接结果进行卷积操作后，经过Sigmoid激活函数生成一个注意力映射，然后将注意力映射与输入特征图进行逐元素相乘，得到空间注意力的加权结果；所述图像内容补全网络包括编码器、解码器、跳跃连接模块和线性注意力模块；通过所述编码器对输入特征图进行卷积操作；通过所述解码器对特征图进行反卷积操作和ReLU函数处理；通过所述跳跃连接模块在所述编码器和解码器之间传递特征信息；通过所述线性注意力模块计算线性注意力，并经过1×1卷积和GELU激活函数处理产生门控机制输出，再将门控机制输出和线性注意力相乘，得到目标图像。
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百度查询： 潍坊学院 基于纹理和结构融合先验的图像修复方法和电子设备
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