一种通用图像复原系统、方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种通用图像复原系统、方法及装置，涉及图像处理技术领域，系统主要包括：卷积层、多尺度特征提取模块、信息提示块以及特征增强与融合模块。本方案可以复原多种图像退化问题，具有通用性佳、适应性好及泛化能力强等特点；本方案的多尺度特征提取模块，可以在不同尺度下捕捉图像的细节及结构信息，有效解决了背景技术中尺度单一造成的关键信息丢失问题；本方案的自适应多模提示生成模块，通过结合视觉及语义提示信息，动态调整提示内容，能够更加精准地识别和处理不同的图像退化问题；本方案的图像增强与融合模块，能够有效减少信息丢失，显著增强复原效果，提高复原图像的细节完整性及视觉质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其是涉及一种通用图像复原系统、方法及装置。

技术介绍

1、目前，随着数字图像处理技术的不断进步，图像复原任务在众多应用场景中变得日益重要，尤其是在处理各种图像退化问题时表现得尤为突出。常见的图像退化现象包括模糊、噪声、低分辨率以及亮度不均匀等，这些问题严重影响了图像的质量和视觉效果。

2、传统的图像复原方法通常针对单一类型的退化图像进行独立设计，导致模型的泛化能力较差，难以同时应对多种退化问题；而且，对多尺度特征的提取与融合能力不足，导致模型在不同尺度下的细节恢复效果有限；并且，缺乏有效的多模态信息融合机制，限制了图像细节复原效果的进一步提升。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种通用图像复原系统、方法及装置，以解决现有技术中存在的至少一种上述技术问题。

2、第一方面，为解决上述技术问题，本专利技术提供一种通用图像复原系统，包括第一卷积层、第一多尺度特征提取模块（msfe）、第二多尺度特征提取模块、第三多尺度特征提取模块、第四多尺度特征提取模块、第五本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种通用图像复原系统，其特征在于，包括第一卷积层、第一多尺度特征提取模块、第二多尺度特征提取模块、第三多尺度特征提取模块、第四多尺度特征提取模块、第五多尺度特征提取模块、第六多尺度特征提取模块、第七多尺度特征提取模块、第一拼接单元、第二拼接单元、第三拼接单元、第一信息提示块、第二信息提示块、第三信息提示块、第一特征增强与融合模块、第二特征增强与融合模块、第三特征增强与融合模块、第二卷积层及第一相加单元；

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多尺度特征提取模块具体包括：第一归一化层、多重深度卷积头转置自注意力模块、第二归一化层及混合多尺度前馈神经网络；

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【技术特征摘要】

1.一种通用图像复原系统，其特征在于，包括第一卷积层、第一多尺度特征提取模块、第二多尺度特征提取模块、第三多尺度特征提取模块、第四多尺度特征提取模块、第五多尺度特征提取模块、第六多尺度特征提取模块、第七多尺度特征提取模块、第一拼接单元、第二拼接单元、第三拼接单元、第一信息提示块、第二信息提示块、第三信息提示块、第一特征增强与融合模块、第二特征增强与融合模块、第三特征增强与融合模块、第二卷积层及第一相加单元；

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多尺度特征提取模块具体包括：第一归一化层、多重深度卷积头转置自注意力模块、第二归一化层及混合多尺度前馈神经网络；

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述多重深度卷积头转置自注意力模块具体包括第三归一化层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层、第八卷积层、第九卷积层、第一重塑层、第二重塑层、第三重塑层、第四重塑层、第一相乘单元、第二相乘单元及第二相加单元；

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，第一信息提示块具体包括：第一自适应多模态提示生成模块及第一提示交互模块;

5.根据权利要求4所述的系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：王金华，张森，
申请(专利权)人：北京联合大学，
类型：发明
国别省市：

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