CN119494791A 基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法、装置及介质 （上海交通大学）

基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪本发明涉及一种基于通道注意力和字形聚征经过ECharFormer模块转换成重建特征和字型本发明可以在保留甲骨文字形的同时达到快速22.根据权利要求1所述的一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征在于，所述ECharFormer模块由N+1个编码ECharFormer块和N个解码EcharFormer块级联而解码EcharFormer块之间残差链接，编号为N+1的编码ECharFormer块不与任何解码3.根据权利要求2所述的一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征ECharFormer块的输入分别通过通道字注意力块和字型结构块转换成对应的重建中间重建中间特征和字型中间特征通过选择性核特征融合模块转换成特征重建中间特征和字型中间特征分别与特征融合注意力图相加输出当前级的重建特征4.根据权利要求3所述的一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征所述字型结构块对输入的特征依次通过两个卷积块后与输入的特征相加得到字型中所述选择性核特征融合模块对输入的重建中间特征和字型中间特征5.根据权利要求1所述的一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征6.根据权利要求1所述的一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征7.根据权利要求1所述的一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征8.根据权利要求1所述的一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征34映射器转换成浅层特征，浅层特征经过ECharFormer模块转换成重建特征和字型特征，其[0008]所述ECharFormer模块由N+1个编码ECharFormer块和N个解码EcharFormer块级联的解码EcharFormer块之间残差链接，编号为N+1的编码ECharFormer块不与任何解码[0009]所述ECharFormer块由通道自注意力块、字型结构块和选择性核特征融合模块组[0010]ECharFormer块的输入分别通过通道字注意力块和字型结构块转换成对应的重建[0011]重建中间特征和字型中间特征通过选择性核特征融合模块转换成特征融合注意[0012]重建中间特征和字型中间特征分别与特征融合注意力图相加输出当前级的重建5[0014]所述字型结构块对输入的特征依次通过两个卷积块后与输入的特征相加得到字[0015]所述选择性核特征融合模块对输入的重建中间特征和字型中间特征依次进行级[0023](1)本发明利用选择性核特征融合技术将字型信息很好地融合到了重建特征中，[0028]本实施例提供一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，包括以下步6[0035]ECharFormer模块由N+1个编码ECharFormer块和N个解码EcharFormer块级联而解码EcharFormer块之间残差链接，编号为N+1的编码ECharFormer块不与任何解码[0036]ECharFormer块由通道自注意力块(CSAB)、字型结构块(GSNB)和选择性核特征融[0037]ECharFormer块的输入分别通过通道字注意力块和字型结构块转换成对应的重建[0038]重建中间特征和字型中间特征通过选择性核特征融合模块转换成特征融合注意[0039]重建中间特征和字型中间特征分别与特征融合注意力图相加输出当前级的重建[0041]字型结构块对输入的特征依次通过两个卷积块后与输入的特征相加得到字型中[0042]选择性核特征融合模块对输入的重建中间特征FR和字型中间特征FG依次进行级联、重构、元素级加法、池化和卷积操作得到第一特征FC，第一特征FC分别经过重建卷积7[00