图像修复方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本申请提供了一种图像修复方法、装置、设备、介质以及产品，该方法包括：获取待修复图像，然后将待修复图像输入至结构修复模型，通过结构修复模型的多个分支对待修复图像进行下采样，获得第一特征序列和第二特征序列，将第一特征序列转化为与第二特征序列长度相同的第三特征序列，将第三特征序列与第二特征序列融合，根据融合后的特征序列对待修复图像进行结构修复，获得对待修复图像的结构进行修复的图像。如此，可以获得修复精度较高，效果较好的修复图像。的修复图像。的修复图像。

【技术实现步骤摘要】
图像修复方法、装置、设备、介质及产品


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像修复方法、装置、设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的不断成熟，用户对于通过图像处理技术进行图像修复的修复效果提出了更高的要求。图像修复是指基于图像中的已知信息去还原图像中的未知信息，实现对于图像中缺失部分的修复。
[0003]通常情况下的图像修复技术是确定出待修复图像中的参考区域与待修复区域，通过神经网络模型，根据参考区域的像素值确定待修复区域的像素值进行图像修复。但是这种图像修复技术可能导致修复区域存在波纹、扭曲等失真情况，不满足用户对于图像修复效果的要求。
[0004]如何提高图像修复的效果成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本公开的目的在于：提供了一种图像修复方法、装置、设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，能够从图像整体的角度对图像进行修复，获得更加真实的修复效果。
[0006]第一方面，本公开提供了一种图像修复方法，所述方法包括：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像修复方法，其特征在于，所述方法包括：获取待修复图像；将所述待修复图像输入至结构修复模型，通过所述结构修复模型的多个分支对所述待修复图像进行下采样，得到第一特征序列和第二特征序列，将所述第一特征序列转化为与所述第二特征序列长度相同的第三特征序列，将所述第三特征序列与所述第二特征序列融合，根据融合后的特征序列对所述待修复图像进行结构修复，获得第一修复图像，所述第一修复图像为对所述待修复图像的结构进行修复的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述第一修复图像输入至纹理修复模型和/或色彩修复模型，进行纹理修复和/或色彩修复，获得第二修复图像，所述第二修复图像为对所述第一修复图像进行纹理修复和/或色彩修复的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述结构修复模型的多个分支对所述待修复图像进行下采样得到第四特征序列；所述将所述第一特征序列转化为与所述第二特征序列长度相同的第三特征序列，包括：将所述第四特征序列上采样并与所述第一特征序列融合，获得与所述第二特征序列长度相同的第三特征序列。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述第一修复图像输入至纹理修复模型，进行纹理修复，获得第二修复图像，所述第二修复图像为对所述第一修复图像进行纹理修复的图像；将所述第二修复图像输入至色彩修复模型，进行色彩修复，获得第三修复图像，所述第三修复图像为对所述第二修复图像进行色彩修复的图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二特征序列的长度为所述第一特征序列长度的四倍。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一特征序列的长度为所述第四特征序列长度的四倍。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第三特征序列与所述第二特征序列融合，包括：将所述第三特征序列与所述第二特征序列相加，并进行编码与解码，获得融合后的特征序列。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结构修复模型通过以下方式训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛晓飞，黄灿，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：