一种基于改进型ViT-Unet的图像修复方法

本发明公开了一种基于改进型ViT‑Unet的图像修复方法。本发明步骤：阶段一、数据收集与预处理，提取多样化的图像数据集。阶段二、通过改进型ViT模块与动态权重的门控卷积相结合，实现高效的特征提取与下采样，作为U‑net结构的编码器；阶段三、利用改进型ViT模块与PixelShuffle的协同作用，进行特征上采样与图像重建，作为U‑net结构的解码器；阶段四、结合增强的深度学习策略，通过对学习率进行调整，对模型进行训练和优化，确保其在不同场景下的适应性和表现。本发明的应用场景广泛，适用于医疗图像、卫星图像以及日常拍摄照片的修复，能够显著提升修复任务的处理速度和结果的质量，对于提高图像处理领域的技术水平具有重要价值。