摘要
本发明公开了一种图像修复方法及系统,具体涉及图像修复技术领域,用于解决现有的在处理涉及多个模态信息联动的缺损区域时,生成的填充内容往往无法与其他模态信息保持一致的问题;通过时空图卷积网络对多模态图像的时序动态交互进行特征提取,生成交互权值矩阵,以识别多模态图像间的时空关系;然后解析空间特征,判断场景中是否存在物体的重叠或相互作用;若无重叠,利用交互权值矩阵评估信息失配并进行修复;若存在重叠,通过主成分分析降维处理,判断语义对齐率变化是否正常,并结合隐马尔可夫模型分析遮挡关系和冲突强度;最终基于综合分析,提前预警修复过程中的潜在隐患,并动态调整修复策略,提升多模态图像的修复质量。
技术关键词
图像修复方法
隐马尔可夫模型
多模态
遮挡关系
依赖特征
语义
矩阵
时空图模型
动态特征提取
物体
分析模块
强度
主成分分析降维
图像修复系统
图像修复技术
引入注意力机制
预警模块
系统为您推荐了相关专利信息
多模态
差分隐私保护方法
轨迹特征
拉普拉斯噪声
数据融合方法
智能传感器
人工智能辅助
多模态
患者
点检测算法
量子神经网络
多源异构数据
分析方法
生理
电子病历
障碍识别系统
融合特征
时序
动态特征提取
集成算法
降水估测方法
相控阵雷达
雨量计
反射率数据
X波段