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公开(公告)号：CN114283080A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111537614.X
申请日：2021-12-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数字图像智能处理技术领域，具体为一种多模态特征融合的文本指导图像压缩噪声去除方法。本发明方法包括：模型以压缩图像和相应的文本描述作为输入，分别提取局部特征和全局特征；基于全局特征融合，模型利用文本全局特征增强图像全局特征，极大提升重建结果的全局质量；基于局部特征融合，模型利用文本局部特征增强图像局部特征，使重建结果具有更多细粒度纹理；在网络训练中引入重构损失、对抗损失、对比损失和语义一致损失来辅助模型生成更加真实、自然的结果。实验结果表明，本发明可以有效利用文本信息来辅助压缩图像的增强，生成自然美观且与未压缩图像语义一致的重建结果，有效解决图像压缩噪声去除的问题。
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