摘要
本发明提供了一种甲骨文图像修复方法、装置,涉及图像处理技术领域,本方法通过在频率域中混合不同特征生成挑战性新图像,增强模型泛化能力;其包括训练初始修复模型,设计频带混合模块和掩码生成网络,混合甲骨文图像及其修复版本生成新图像,并以此训练和更新模型。该方法能有效提升甲骨文图像修复的质量,保留文字细节,增强模型鲁棒性;旨在解决甲骨文图像数据稀缺导致的模型泛化能力不足问题。
技术关键词
图像修复模型
图像修复方法
噪声特征
混合模块
复杂度
文本编码器
生成特征
注意力机制
网络
图像修复装置
补偿器
通道
傅里叶变换处理
输出特征
图像指标
峰值信噪比
图像处理技术
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扩展特征向量
阻抗特征
噪声抑制
评估指标体系
梯度提升决策树
注释方法
非暂态计算机可读存储介质
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