CN119515734A 一种基于自适应提示的多退化图像修复方法 （中国石油大学(华东)）_第1页
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一种基于自适应提示的多退化图像修复方法本发明提出一种基于自适应提示的多退化2S4，搭建基于自适应提示的图像修复网络，利用S3退化提示估计器以纯高斯噪声作为起点，利用条件信息，逐步去345[0004]CNN方法通过学习图像的局部特征来进行图像恢复，已经在多种图像恢复任务中每一阶段都融合了中间信息以获得丰富的上下文特征。MAXIM利用基于UNet的层次结构和[0008]Transformer架构最初用于自然语言处理中的序列建模任务，因其强大的特征表示能力而被引入到计算机视觉领域。基于Transformer的模型可以利用自注意力机制来建的窗口Transformer块来提高捕获局部上下文的能力。与基于CNN的方法相比，这些基于[0010]扩散模型是一种新兴的生成模型，它通过模拟从数据分布到噪声分布的逐步过[0011]综上所述，目前的图像恢复算法在处理训练过程中见过6所述步骤S1中的构建退化自适应提示学习机制具体包括78[0059]图4和图5为本发明的基于自适应提示的多退化图像修复方法与其他方法的可视[0060]图6和图7为本发明的基于自适应提示的多退化图像修复方法和其他方法在9[0061]本发明的基于自适应提示的多退化图像恢复方法通过构建一个两阶段的隐空间[0066]在迭代去噪阶段，我们通过多次迭代逐步从噪声数据中恢复出清晰的图像特对不同退化类型的图像进行有针对性的修复。这一过程涉及到对频率特征的调整和优化，[0070]图4和图5为本发明的基于自适应提示的多退化图像修复方法与其他方法的可视[0071]图6和图7为本发明的基于自适应提示的多退化图像修复方法和其他方法在[0073]上述虽然对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限

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