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图像处理方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
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慧红****ad
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本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及可读存储介质，电子设备获取到源图像后，基于源图像生成灰度图，对灰度图进行高斯模糊，得到高斯模糊图。然后，电子设备利用高斯模糊图和灰度图，生成第一素描图像。采用该种方案，电子设备通过灰度处理、高斯模糊等的方式就能够得到第一素描图像，极大程度上保留了细节部分，使得第一素描图像逼真，且无需进行深度学习过程，效率高。
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本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及可读存储介质,涉及图像处理技术领域,以提升图像增强效果。该方法包括:获取待处理图像;将所述待处理图像经过跨域密集连接神经网络进行处理,得到目标图像。本申请实施例可以提升图像增强效果。
2023-04-18
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本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及可读存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取输入图像组和视觉引导数据，输入图像组中包括孔洞图像，视觉引导数据用于对孔洞区域的内容填充进行引导；提取视觉引导数据的语义特征，得到语义特征图；提取输入图像组的纹理特征，得到纹理特征图；根据语义特征图和纹理特征图，对孔洞图像中的孔洞区域进行填充，得到目标图像。通过视觉引导数据确定语义特征图，以及通过对输入图像组提取纹理特征图，从而将语义特征图和纹理特征图结合，得到目标图像，既在目标图像中涵盖了用户期望的视觉引导数据，也
2023-11-10
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本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备和可读存储介质，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取待处理图像，通过图像处理模型提取所述待处理图像的原始图像特征，提取所述原始图像特征的深度特征，以及对所述原始图像特征和所述深度特征进行合并，并对合并后的特征进行还原，得到清晰化处理后的图像。本实施例，通过图像处理模型提取所述待处理图像的原始图像特征，得到高精度的浅层特征；通过提取所述原始图像特征的深度特征，得到细节特征；通过对原始图像特征和所述深度特征进行合并，从而融合浅层特征和深度特征，有效去除马赛克、伪影
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