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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种古文本图像修复方法、系统、介质、设备及终端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：CN116630778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310641437.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种古文本图像修复方法、系统、介质、设备及终端是由张玲;刘畅;何英豪设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种古文本图像修复方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种古文本图像修复方法、系统、介质、设备及终端，构建数据集和古文本图像修复网络模型，利用边缘修复网络对古文本图像边缘结构进行修复，重建缺损区域的边缘信息；利用预训练的局部文字学习网络对局部缺损区域进行内容修复，得到局部内容修复图像；在内容修复网络中引入双交叉编码器和多尺度融合块，将拉普拉斯金字塔修复网络利用内容修复网络的低层和高层对图像进行递进修复；将修复的古文本图像以及对应的无损古文本图像作为古文本图像修复网络模型输入，对古文本图像修复网络模型进行训练优化，利用优化后的图像修复网络模型对缺损古文本图像进行修复。利用本发明修复后的古文本图像更加真实且清晰。

本发明授权一种古文本图像修复方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种古文本图像修复方法，其特征在于，包括：构建数据集和古文本图像修复网络模型，利用边缘修复网络对古文本图像的边缘结构进行修复，重建缺损区域的边缘信息；利用预训练的局部文字学习网络对局部缺损区域进行内容修复，得到局部内容修复图像；在内容修复网络中引入双交叉编码器和多尺度融合块，将拉普拉斯金字塔修复网络利用内容修复网络的低层和高层对图像进行递进修复；将修复的古文本图像以及对应的无损古文本图像作为古文本图像修复网络模型的输入，对古文本图像修复网络模型进行训练优化，并利用优化后的图像修复网络模型对缺损古文本图像进行修复； 所述古文本图像修复方法包括以下步骤： 步骤一，构建古文本图像数据集、文字图像数据集和Mask图像数据集； 步骤二，构建边缘修复网络，将破损古文本图像进行边缘提取；利用边缘修复网络修复缺损的文字结构信息，生成文字边缘图并构建边缘引导图； 步骤三，构建局部文字学习网络，在输入图像的缺损区域上随机裁剪4个不同的缺损图像块；利用预训练的文字学习网络修复图像块中缺损的文字信息，并将修复结果拼接到缺损图中，获得一张局部内容修复图； 步骤四，构建拉普拉斯金字塔修复网络，利用拉普拉斯金字塔将局部内容修复图分解为高层细节图和低层内容图；低层内容修复，将下采样的边缘引导图和低层内容图输入到内容修复网络中，对缺损区域进行修复，生成低分辨率的修复结果图；高层细节优化，将低分辨率修复结果上采样，并与高层细节图聚合，获得中间修复结果；内容修复网络以中间修复结果和边缘引导图作为输入，对缺损区域的细节进行优化，生成高质量的修复结果； 步骤五，构建鉴别器网络模型，通过损失函数对生成器网络模型和鉴别器网络模型进行训练优化，得到优化后的生成器网络模型和鉴别器网络模型，利用优化后的生成器网络模型和鉴别器网络模型对缺损古文本图像进行修复。

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