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龙图腾网获悉同略科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的扫描件图像污迹去除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：CN114299507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111510410.7，技术领域涉及：G06V30/16；该发明授权一种基于深度学习的扫描件图像污迹去除方法是由植煜焕;刘国平;裴伟;王志武设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的扫描件图像污迹去除方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的扫描件图像污迹去除方法，首先，通过将深度学习对比度分类结果去改进传统对比度增强，改善扫描件的对比度；然后，标注扫描件的主要成分，进行深度学习训练得到模型后，检测得到扫描件的主要成分，并根据主要成分，通过图像作差获得边缘位置的污迹；进一步，利用深度学习剔除页码干扰的前提下，完成点状污点类型污迹的检测；最后，通过分析污点周边的颜色分布，自动填充污点区域。系统包括：图像预处理模块、对比度分类离线训练模块、主成分检测离线训练模块、点状污迹和页码检测离线分类模块、污迹在线检测模块。本发明提出利用主成分检测和页码检测，结合深度学习技术和对比度改进，取得了相对于现有算法更高的精度。

本发明授权一种基于深度学习的扫描件图像污迹去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的扫描件图像污迹去除方法，其特征在于针对银行档案扫描件图像的成像的特点，通过将深度学习对比度分类结果去改进传统对比度增强，改善扫描件的对比度，并通过深度学习技术，检测扫描件全图的主成分、点状污点、页码，通过图像作差获得边缘位置的污迹，并通过设计简易有限的算法，分析污点周边的颜色分布，自动填充污点区域，具体包括： 步骤一，将深度学习对比度分类结果去改进传统对比度增强，改善扫描件的对比度，具体地：收集真实场景中的档案扫描件图像10000张，然后分10个对比度等级，手工将图片分为10个对比度类别，利用自行精简的VGG16深度网络进行训练，获得图片对比度分类网络模型；所述的图片对比度分类网络模型指对传统的VGG16进行精简为只有10个卷积层和2个全连接层所得的深度网络；然后利用该模型，对原始输入的图片进行深度学习模型推理，获得测试图片的深度学习对比度分类结果，设为Level，Level的范围为1~10，利用Level值去调整传统对比度增强的关键系数L，所述的传统对比度增强指对数变换图像增强，变换函数为，其中r为输入图像的灰度值，s为输出图像的灰度值； 步骤二，标注扫描件的主成分，进行深度学习训练得到模型后，检测得到扫描件的主成分，并根据主成分，通过图像作差获得边缘位置的污迹； 步骤三，利用深度学习剔除页码干扰的前提下，完成点状污点类型污迹的检测； 步骤四，通过分析污点周边的颜色分布，自动填充污点区域。

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