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