公开(公告)号：CN117132483A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202310742276.6

申请日：2023-06-21

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 江华兴 ,  纪可 ,  马正香 ,  路守钢

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明揭示了一种生成式对抗网络的图像修复方法，包括以下步骤：步骤1、利用生成式对抗网络生成有效的伪图像集；步骤2、选择修复补丁，为伪图像集填充顺序；步骤3、寻找最佳匹配补丁；步骤4、将最佳匹配补丁引入图像修复算法，对丢失图像进行二次修复。本发明是一种高效的图像修复方法，能够有效地修复丢失的图像细节和信息，提高修复图像的质量和准确性。本发明是一种高效的图像修复方法，能够有效地修复丢失的图像细节和信息，提高修复图像的质量和准确性。

公开(公告)号：CN116703946A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310718376.5

申请日：2023-06-16

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 江华兴 ,  纪可 ,  马正香 ,  路守钢

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明揭示了一种基于深度学习的图像分割方法，包括以下步骤：步骤1、提取图像特征；步骤2、分割图像区域；步骤3、优化分割结果。本发明基于深度学习的图像分割方法能够有效提高图像分割的准确性和稳定性，具有很好的应用前景。