公开(公告)号：CN118521510A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410440822.5

申请日：2024-04-12

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 廉敬 ,  张继保 ,  武鸣跃 ,  刘津颖 ,  杨宏元 ,  侯雨彤 ,  贾荣荣

IPC: G06T5/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于条件隐扩散模型的敦煌壁画数字化修复方法，属于图像修复技术领域。本发明利用先进的图像修复算法，可以精确分析壁画上的缺损区域，并根据周围已有的图案和色彩信息，自动生成与原始壁画风格一致的新内容。修复后的壁画不仅填补了缺损部分，还能够保持与原始壁画相似的纹理、色彩和形态，有效消除修复过程中可能产生的伪影和不连贯现象，使得修复后的壁画与周围环境自然融合。此外，本发明还具有自动化的修复流程，用户只需提供原始壁画的图像，系统即可自动分析缺损并生成修复后的图像，大大节省了修复工作的时间和人力成本。

公开(公告)号：CN119228692A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411270787.3

申请日：2024-09-11

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张继保 ,  廉敬 ,  高德成 ,  郑礼 ,  张家骏 ,  侯雨彤 ,  贾荣荣

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复方法，涉及图像修复技术领域，该方法在壁画图像去噪预处理任务完成后，使用自行设计的对抗扩散模型，在不同时间步上优化预测的结果，增强遮蔽和未遮蔽区域间的语义一致性，并添加变分transformer层(VTL)，确保去噪图像和预测结果在结构语义上保持一致；再利用自行设计的多尺度特征聚合模块(MCFA)，编码多个尺度上的丰富语义特征，增强壁画上下文之间的相关性，重建出贴合原始内容与风格的壁画。

公开(公告)号：CN117196981B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311153943.3

申请日：2023-09-08

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张继保 ,  廉敬 ,  高德成 ,  郑礼 ,  张家骏 ,  刘冀钊 ,  董子龙

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/50 ,  G06T7/40 ,  G06T5/70 ,  G06T5/73 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于纹理和结构调和的双向信息流方法，涉及图像修复技术领域。本发明提出一种基于纹理和结构调和的双向信息流方法，该网络对纹理和结构特征赋予不同的权重，通过调和特征权重避免图像重建过程中对纹理或结构特征的单一依赖，使特征相互感知，相互引导以生成在整体上令人信服的填充内容。

公开(公告)号：CN119228692B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411270787.3

申请日：2024-09-11

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张继保 ,  廉敬 ,  高德成 ,  郑礼 ,  张家骏 ,  侯雨彤 ,  贾荣荣

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复方法，涉及图像修复技术领域，该方法在壁画图像去噪预处理任务完成后，使用自行设计的对抗扩散模型，在不同时间步上优化预测的结果，增强遮蔽和未遮蔽区域间的语义一致性，并添加变分transformer层(VTL)，确保去噪图像和预测结果在结构语义上保持一致；再利用自行设计的多尺度特征聚合模块(MCFA)，编码多个尺度上的丰富语义特征，增强壁画上下文之间的相关性，重建出贴合原始内容与风格的壁画。

公开(公告)号：CN117314778A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311271193.X

申请日：2023-09-28

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张继保 ,  廉敬 ,  高德成 ,  郑礼 ,  张家骏 ,  杨宏元 ,  刘冀钊

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种引入文本特征的图像修复方法，属于图像修复方法技术领域，本发明提出一种引入文本特征和图像修复方法，是基于图像可见部分额外利用文本特征来指导图像的修复，属于文本和图像之间学习、关联或转换的跨模态任务，首先，给定一个孔洞图像Im和其对应的掩码图Imask，将其输入到修复网络的编码层进行特征表示，这些特征可以捕获到图像的纹理、结构和上下文信息，将编码层提取到的特征调整到相同的维度后融合，通过GPT‑2输出真实图像Igt的文本特征。

公开(公告)号：CN117196981A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311153943.3

申请日：2023-09-08

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张继保 ,  廉敬 ,  高德成 ,  郑礼 ,  张家骏 ,  刘冀钊 ,  董子龙

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于纹理和结构调和的双向信息流方法，涉及图像修复技术领域。本发明提出一种基于纹理和结构调和的双向信息流方法，该网络对纹理和结构特征赋予不同的权重，通过调和特征权重避免图像重建过程中对纹理或结构特征的单一依赖，使特征相互感知，相互引导以生成在整体上令人信服的填充内容。