基于深度学习的文档褶皱修复方法

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基于深度学习的文档褶皱修复方法
申请号:CN202511236670
申请日期:2025-09-01
公开号:CN120725929B
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于深度学习的文档褶皱修复方法,涉及文档图像修复技术领域,方法包括:获取待处理文档的二维图像和点云数据,并将所述二维图像的各像素点和点云数据对齐;计算所述点云数据中各点所处邻域的曲率变化率,并根据各点所处邻域的曲率变化率,计算获得痕迹线;根据所述痕迹线将点云数据划分并生成若干子面,将各所述子面进行局部仿射变换以获得相应的展平子面,拼接各所述展平子面以获得三维表面模型;提取所述二维图像中的图像模态特征,并提取三维表面模型的几何模态特征,融合所述图像模态特征和几何模态特征以获得融合特征;基于所述融合特征,跨模态协同修复二维图像以获得目标图像。本申请实现了修复效果的提升。
技术关键词
模态特征 三维表面模型 修复方法 邻域 融合点云数据 视角 融合特征 融合深度信息 噪声方差 褶皱 结构光条纹 卡尔曼滤波融合 卷曲 跨模态 图像修复技术 协方差矩阵
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