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公开(公告)号:CN119251088A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411698066.2
申请日:2024-11-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于扩散模型的去噪网络模型、甲骨文拓片图像修复方法,提高修复方法的通用性,提升修复结果的多样性,并降低计算开销,减少人工依赖。去噪网络模型基于现有的U‑Net网络进行调整,包括依次连接的卷积干线网络、编码器、中间层、解码器和深度卷积层和前馈神经网络;由卷积干线网络对输入图像进行分割;编码器包括若干组级联的成对视觉状态空间块和图像合并块;解码器包括若干组级联的成对视觉状态空间块和图像扩展块;图像合并块、图像扩展块分别执行下采样、上采样操作;所述视觉状态空间块采用现有Mamba模块的架构,并选用二维选择性扫描模块替代了Mamba模块的S6模块。