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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116109510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310141472.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复方法是由李剑波;尹泽召;黄进;冯义从;汪依帆;曾涛;荣鹏;王新元;刘俊宏设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复方法，涉及图像修复技术领域，通过深度学习的方法实现对破损人脸图像的修复，解决人脸图像修复后结构和纹理不一致的问题，并提高大面积破损图像的修复效果，包括以下步骤：步骤S1：对输入的图像进行预处理得到待修复的人脸图像；步骤S2：建立基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复模型，将步骤S1得到的图像输入到图像修复模型中进行训练；步骤S3：通过不断迭代训练，直到网络最终收敛，得到人脸图像修复模型；步骤S4：将破损的人脸图像输入到训练好的人脸图像修复模型中，得到修复好的人脸图像。

本发明授权一种基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对输入的图像进行预处理得到待修复的人脸图像； 步骤S2：建立基于结构和纹理对偶生成的人脸图像修复模型，将步骤S1得到的图像输入到图像修复模型中进行训练； 步骤S3：通过不断迭代训练，直到网络最终收敛，得到人脸图像修复模型； 步骤S4：将破损的人脸图像输入到训练好的人脸图像修复模型中，得到修复好的人脸图像； 所述步骤2中，人脸图像修复模型为生成对抗网络的结构，由一个生成器和一个判别器组成； 生成器包括对偶编码器-解码器和特征融合两部分，判别器由纹理判别器和结构判别器组成； 所述对偶编码器-解码器的卷积层采用门控卷积来编解码特征，在每个门控卷积层之后加入批量归一化层，表示为： 其中，I表示特征图；Gating表示门控；Feature表示卷积后的特征图；Output表示最终输出的特征图，和分别表示不同的卷积核；为LeakyReLU激活函数，为Sigmoid激活函数，⊙表示元素级相乘，相较于硬门控，门控卷积的门控值在0和1之间，门控值越接近1表示有效像素越多，BN代表批量归一化； 所述对偶编码器-解码器， 在编码阶段时、左右两个编码器分别接收破损图像以及破损的结构图像来编码纹理和结构特征， 在解码阶段时、纹理解码器通过从结构编码器借用结构特征来合成受结构约束的纹理，而结构解码器通过从纹理编码器获取纹理特征来恢复纹理引导的结构； 所述判别器为一个具有纹理分支和结构分支的双流鉴别器，判别器的结构分支还具有一个额外的边缘检测器用于边缘提取，其中两个判别器主干由普通卷积组成，边缘检测器采用卷积神经网络残差块组成。

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