一种基于深度学习的流体场景图像修复与增强方法技术

本发明专利技术属于图像处理领域，涉及一种基于深度学习的流体场景图像修复与增强方法，本发明专利技术充分融合了深度学习技术和流体场景的特殊需求，旨在通过学习动态变化和光学特性，实现对图像的高效准确修复与增强。本发明专利技术通过Swin V2技术对动态变化进行建模，具备优秀的全局信息捕捉能力和注意力机制，能够有效地捕捉图像中复杂的动态变化，从而提高了图像修复的准确性和效率。同时，利用快速傅里叶卷积技术处理流体场景中液体表面的光学折射现象。通过在频域上进行卷积运算，能够更准确地恢复受损图像中的光学特性，从而提升了修复效果的真实性和清晰度。本发明专利技术为流体场景中的图像处理问题提供了更优越的解决方案，实现了实时高效且真实的图像修复。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理，尤其涉及一种基于深度学习的流体场景中的图像修复与增强方法。

技术介绍

1、在数字社会中，图像作为信息的重要载体无处不在。然而，图像受到损坏和噪音的影响，降低了其质量和实用性。图像修复技术旨在恢复受损图像，提高其可视化效果和信息意义。图像修复在医学图像澄清、历史文物恢复、影片和视频修复以及计算机视觉对象识别和跟踪等领域具有至关重要的意义[1]。

2、早期的图像修复方法主要依赖于局部信息，通常使用数学外推和物理理论处理受损或缺失区域[2]。然而，随着图像复杂度的增加，例如当图像包含复杂结构或大尺寸时，传统方法的有效性逐渐减弱[3]。当前，基于编码器-解码器架构的图像修复方法成为主流，但这些方法在处理大尺寸图像时存在一定的局限性。例如，在图像压缩过程中可能会丢失细节，尤其在加大压缩级别时，这种现象更为明显，导致图像重建时丢失了原有的微妙之处[4][5]。在自然语言处理中的transformer架构[6]使模型能够在考虑输入序列中的所有其他位置的同时处理每个位置，有效的对图像进行全局建模并极大提升了并行计算效率。基于此架构的变种本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的流体场景中的图像修复与增强方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的流体场景中的图像修复与增强方法，其特征在于：步骤A中所述低层次和局部特征包括图像中的基本元素，所述基本元素包括边缘、角点、纹理；所述抽象和高层次的特征表示出图像中的形状和捕捉图像中的语义信息，包括具体类别、位置信息、语义内容和场景语境。

3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的流体场景中的图像修复与增强方法，其特征在于：步骤A中所述浅层特征提取模块的提取方法包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述一种基于深度学习的流体场景中的图像修复...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的流体场景中的图像修复与增强方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的流体场景中的图像修复与增强方法，其特征在于：步骤a中所述低层次和局部特征包括图像中的基本元素，所述基本元素包括边缘、角点、纹理；所述抽象和高层次的特征表示出图像中的形状和捕捉图像中的语义信息，包括具体类别、位置信息、语义内容和场景语境。

3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的流体场景中的图像修复与增强方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹长军，林楚超，庄崇毅，徐杭斌，张子健，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：