【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于书籍复原，具体地说是一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统。
技术介绍
1、目前，古文献的复原和保护技术主要依赖于两个方向：一是传统的手工修复方法，二是基于计算机技术的自动化修复方法。传统手工修复依赖于修复专家的技术和经验，虽然能够达到较高的修复质量，但过程耗时长、成本高昂，且易受专家主观判断的影响。另一方面，基于计算机技术的自动化修复方法，如数字图像处理、计算机视觉技术和机器学习方法，虽然提高了修复效率，但大多数高效的模型需要大量的计算资源，限制了其在资源受限的环境下的应用。此外，这些自动化方法往往需要大量的标注数据进行训练，限制了它们处理多样化古文献样式的能力。
2、现有技术的问题和缺点：
3、1.高成本和低效率：手工修复方法成本高、效率低，不适合大规模文献的快速修复。
4、2.计算资源需求高：现有的自动化修复方法，尤其是基于深度学习的方法，需要高昂的计算资源，不适用于移动设备或中低端服务器。
5、3.适应性差：对于不同类型或风格的古文献，现有自动化方法需要大...
【技术保护点】
1.一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于：所述数据预处理模块还包括以下步骤：
3.如权利要求2所述一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于：所述图像预处理具体包括以下步骤：
4.如权利要求2所述一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于：所述特征增强包括边缘增强和形态学处理，所述边缘增强通过使用边缘检测算法强化图像中文字和图案的边缘；所述形态学处理应用形态学膨胀和侵蚀操作，优...
【技术特征摘要】
1.一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于：所述数据预处理模块还包括以下步骤：
3.如权利要求2所述一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于：所述图像预处理具体包括以下步骤：
4.如权利要求2所述一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于：所述特征增强包括边缘增强和形态学处理，所述边缘增强通过使用边缘检测算法强化图像中文字和图案的边缘；所述形态学处理应用形态学膨胀和侵蚀操作，优化文字与符号的结构，改善文字结构，填补因破损造成的小缺口。
5.如权利要求1所述一种基于轻量化深度学习网络的残缺古文献智能复原系统，其特征在于：所述轻量化深度学习模型模块选择基于卷积神经网络的轻量化架构作为基础，采用深度可分离卷积，减少计算量和参数数量，并增加网络的宽度即通道数进行补偿，同时进行网络剪枝、权重量化和知识蒸馏。
6.如权利要求5所述...
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