一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统

本发明属于书籍复原技术领域，提供了一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，包括：数据预处理模块，对输入的残缺古文献图像进行初步处理，增强图像中关键特征；轻量化深度学习模型模块，采用LDLM学习复原残缺文献图像的特征，并预测缺失部分的内容；复原结果可视化模块，用于将复原后的图像展示给用户，并能够与复原过程交互；本发明通过采用轻量化深度学习技术，实现对古文献的自动化修复，不仅大幅度降低了古文献修复的难度和成本，也加快了修复过程，使得古文献保护工作更加高效和普及，能够推广至更广泛的应用场景，为保护和传承人类历史文化遗产提供重要支持。