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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法、装置及介质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：CN119494791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411544444.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法、装置及介质是由陈婷珠;陈子健;马润潼设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取含有噪声的甲骨文图像；将甲骨文图像输入去噪模型，输出去噪后的甲骨文图像和字符骨架，其中，去噪模型包括输入映射器、输出映射器、ECharFormer模块和字型纠正器，输入图像通过输入映射器转换成浅层特征，浅层特征经过ECharFormer模块转换成重建特征和字型特征，其中，重建特征经过输出映射器转换成去噪后的甲骨文图像并输出，字型特征经过字型纠正器转换成字符骨架并输出。与现有技术相比，本发明可以在保留甲骨文字形的同时达到快速且良好的去噪效果。

本发明授权基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于通道注意力和字形聚合的甲骨文去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取含有噪声的甲骨文图像； 将甲骨文图像输入去噪模型，输出去噪后的甲骨文图像和字符骨架，其中，所述去噪模型包括输入映射器、输出映射器、ECharFormer模块和字型纠正器，输入图像通过输入映射器转换成浅层特征，浅层特征经过ECharFormer模块转换成重建特征和字型特征，其中，重建特征经过输出映射器转换成去噪后的甲骨文图像并输出，字型特征经过字型纠正器转换成字符骨架并输出； 所述ECharFormer模块由N+1个编码ECharFormer块和N个解码EcharFormer块级联而成，依次编号为1,2,,,,N,N+1,,,2N+1，且编号为i的编码ECharFormer块与编号为2N+2‑i的解码EcharFormer块之间残差链接，编号为N+1的编码ECharFormer块不与任何解码EcharFormer块残差链接； 所述ECharFormer块由通道自注意力块、字型结构块和选择性核特征融合模块组成，ECharFormer块的输入分别通过通道自注意力块和字型结构块转换成对应的重建中间特征和字型中间特征； 重建中间特征和字型中间特征通过选择性核特征融合模块转换成特征融合注意力图； 重建中间特征和字型中间特征分别与特征融合注意力图相加输出当前级的重建特征和字型特征，作为下一级ECharFormer块的输入；其中，第一级编码ECharFormer块的输入为浅层特征，最后一级解码EcharFormer块的输出为ECharFormer模块最终输出的重建特征和字型特征。

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