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公开(公告)号:CN116051392A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211132088.3
申请日:2022-09-16
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统,该方法包括:获取待修复的目标图片,目标图片具有多处残损区域;利用基于深度学习的交互式分割网络,对采用预设方式选定残损区域后的目标图片进行处理,生成与目标图片对应的目标蒙版图,目标蒙版图用于表征目标图片待修复的残损区域;将目标蒙版图和目标图片联合输入到预设的图像修复模型中,输出完成修复的图片。通过本申请,解决了相关技术中对图像修复时仅考虑图像修复网络的修复效果,易造成图像修复失败、图像修复效果不佳的问题,实现了获得精确的残损区域,修复得到符合人视觉感知的结果的图像,图像修复灵活性及可控性好的有益效果。
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公开(公告)号:CN116681799A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310612586.6
申请日:2023-05-29
Abstract: 本申请涉及一种基于语义边缘模型的线描稿生成方法、装置及存储介质,该方法包括:获取目标数字遗产图像,并从目标数字遗产图像中,获取目标数字遗产图像所对应的多个原图分块;利用已构建的语义边缘模型,处理原图分块,得到原图分块所对应的分块线描图和每个分块线描图所对应的分块边缘信息,分块边缘信息表征分块线描图的滑动区域的平滑化权值;基于分块线描图和分块边缘信息,进行分块重叠聚合处理,生成目标线描图,目标数字遗产图像对应的线描稿包括目标线描图。通过本申请,以分块重叠聚合矫正的方式,矫正线描分块边缘差异,解决大型线描稿生成过程中,局部区域分块的边缘难以衔接、整体线描稿质量不佳的问题。
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