公开(公告)号：CN112184585B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202011049723.2

申请日：2020-09-29

申请人： 中科方寸知微(南京)科技有限公司 ,  中科南京人工智能创新研究院

发明人： 冷聪 ,  李成华 ,  倪浩鹏 ,  蔡逸扬 ,  曾伟键 ,  程健

IPC分类号： G06T5/77 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06T11/40

摘要： 本发明提出了一种基于语义边缘融合的图像补全方法及系统，包括以下步骤：步骤1、针对原始输入图像生成语义边缘图；步骤2、分别建立边缘模型和补全模型；步骤3、联合训练步骤2中建立的边缘模型和补全模型；步骤4、将需要修复的破损图像输入至步骤3中训练后的边缘模型和补全模型中重新构建。采用用于图像修复的语义边缘融合模型，该模型通过先产生边缘纹理，再对内容进行着色的方式，替换传统的直接恢复方法，这样可以使得恢复的图像具有更多的细节和更少的噪声；提出了一种端到端可训练网络，该网络结合了边缘生成和图像修补功能以恢复丢失的区域。

公开(公告)号：CN112184585A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011049723.2

申请日：2020-09-29

申请人： 中科方寸知微(南京)科技有限公司 ,  中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院

发明人： 冷聪 ,  李成华 ,  倪浩鹏 ,  蔡逸扬 ,  曾伟键 ,  程健

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06T11/40

摘要： 本发明提出了一种基于语义边缘融合的图像补全方法及系统，包括以下步骤：步骤1、针对原始输入图像生成语义边缘图；步骤2、分别建立边缘模型和补全模型；步骤3、联合训练步骤2中建立的边缘模型和补全模型；步骤4、将需要修复的破损图像输入至步骤3中训练后的边缘模型和补全模型中重新构建。采用用于图像修复的语义边缘融合模型，该模型通过先产生边缘纹理，再对内容进行着色的方式，替换传统的直接恢复方法，这样可以使得恢复的图像具有更多的细节和更少的噪声；提出了一种端到端可训练网络，该网络结合了边缘生成和图像修补功能以恢复丢失的区域。