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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统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：CN116051392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211132088.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统是由林聪;陈海佳;刘晓翔;陈建星;俞天秀;王春雪;周颜林设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统，该方法包括：获取待修复的目标图片，目标图片具有多处残损区域；利用基于深度学习的交互式分割网络，对采用预设方式选定残损区域后的目标图片进行处理，生成与目标图片对应的目标蒙版图，目标蒙版图用于表征目标图片待修复的残损区域；将目标蒙版图和目标图片联合输入到预设的图像修复模型中，输出完成修复的图片。通过本申请，解决了相关技术中对图像修复时仅考虑图像修复网络的修复效果，易造成图像修复失败、图像修复效果不佳的问题，实现了获得精确的残损区域，修复得到符合人视觉感知的结果的图像，图像修复灵活性及可控性好的有益效果。

本发明授权基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的交互式网络的图像修复方法，其特征在于，包括： 获取待修复的目标图片，其中，所述目标图片具有多处残损区域； 利用基于深度学习的交互式分割网络，对采用预设方式选定所述残损区域后的所述目标图片进行处理，生成与所述目标图片对应的目标蒙版图，其中，所述目标蒙版图用于表征所述目标图片待修复的残损区域； 将所述目标蒙版图和所述目标图片联合输入到预设的图像修复模型中，输出完成修复的图片，其中，所述图像修复模型是根据预设的样本图片、基于所述样本图片构建的残损样本图片及所述残损样本图片对应的蒙版图进行训练的，其中，利用基于深度学习的交互式分割网络，对采用预设方式选定所述残损区域后的所述目标图片进行处理，生成与所述目标图片对应的目标蒙版图，包括： 对所述目标图片进行预处理，得到初始图片，其中，所述预处理至少包括以下其中一种：翻转增强、裁剪、消噪； 获取用户在所述初始图片所对应的像素点中所点击的种子点，并基于所点击的所有所述种子点生成分割引导图，其中，所述种子点用于表征所述残损区域所对应的边界点，其中， 获取用户在所述初始图片所对应的像素点中所点击的种子点，包括： 对所述初始图片进行二值化处理，得到灰度图，并点击对应灰度图中种子点对应的像素点，以完成所有所述种子点的选取； 基于所点击的所有所述种子点生成分割引导图，包括： 按序将所有所述种子点连接，生成分割边界； 以所述分割边界，将所述初始图片中处于所述分割边界内的像素点，生成正分割引导图，以及将所述初始图片中处于所述分割边界外的像素点，生成负分割引导图，其中，所述分割引导图包括所述正分割引导图和所述负分割引导图； 以所述分割引导图为引导，利用所述交互式分割网络对所述初始图片进行分割，得到所述目标蒙版图，其中，所述交互式分割网络以所述分割引导图为分割显示，将所述分割引导图区域内的像素点作为所述目标蒙版图对应的像素点，并在确定所述目标蒙版图对应的区域后，将其他区域的像素点进行掩码处理，得到完整的所述目标蒙版图； 其中，所述图像修复模型包括对抗边缘模型EdgeConnect，所述EdgeConnect包括边缘生成器和图像补全网络；将所述目标蒙版图和所述目标图片联合输入到预设的图像修复模型中，输出完成修复的图片，包括： 将所述目标图片和所述目标蒙版图进行融合，生成目标蒙版图像； 对所述目标蒙版图像进行二值化处理，生成与所述目标蒙版图像对应的第一灰度图，并在生成的所述第一灰度图中，利用与所述边缘生成器对应的边缘检测器进行边缘检测，得到所述目标蒙版图像对应的第一边图； 将所述目标蒙版图、所述第一灰度图和所述第一边图联合输入所述边缘生成器，生成所述目标图片对应的目标边图； 将所述目标边图和所述目标蒙版图像传入所述图像补全网络中，以通过所述图像补全网络对所述目标蒙版图像进行补全修复，并输出完成修复的图片。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人暨南大学，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区前山路206号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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