一种基于机器学习数据补全算法的图像处理方法

本发明公开了一种基于机器学习数据补全算法的图像处理方法，涉及图像处理技术领域，本发明基于相位相关的亚像素配准技术，利用频域互功率谱的相位信息对齐图像，结合基底裂隙分布约束非刚性形变场，显著降低紫外/红外与可见光波段的错位误差；针对高反光区域，通过红外穿透性特征动态抑制可见光过曝权重，化解金箔等特殊材质的特征冲突；引入古代颜料物化特性数据库作为生成约束，结合分层注意力机制协调可见光纹理与红外底层草稿信息，在褪色区域补全符合矿物颜料光谱反射特性的色彩；规避传统数据驱动方法因现代颜料差异导致的光谱失真，使重建色域严格符合历史颜料化学特性，大幅降低肉眼可辨的色差偏离。