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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像增强模型的训练方法及文档图像的增强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：CN119722493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411756844.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权图像增强模型的训练方法及文档图像的增强方法是由傅泰铭设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像增强模型的训练方法及文档图像的增强方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像增强模型的训练方法及文档图像的增强方法，涉及人工智能领域，具体涉及图像处理和深度学习技术领域，包括：获取样本文档的样本文档图像和对应标签文档图像，对样本文档图像进行背景移除得到第一样本增强图像；基于样本文档图像对第一样本增强图像进行细节修复，以输出不同分辨下的第二样本增强图像；根据样本文档图像、标签文档图像和第二样本增强图像，对图像增强模型的模型参数进行调整，并继续训练调整后的图像增强模型直至训练结束，得到目标图像增强模型，基于样本文档图像对图像增强模型进行训练得到端到端的目标图像增强模型，降低了图像增强模型训练过程中的成本，提高了图像增强模型训练过程中的准确性和可靠性。

本发明授权图像增强模型的训练方法及文档图像的增强方法在权利要求书中公布了：1.一种图像增强模型的训练方法，其中，所述方法包括： 获取样本文档的样本文档图像和对应标签文档图像，并基于所述样本文档图像对输入的图像增强模型进行训练，其中所述图像增强模型的训练过程包括： 对所述样本文档图像进行背景移除，得到第一样本增强图像； 基于所述样本文档图像对第一样本增强图像进行细节修复，以输出不同分辨下的第二样本增强图像； 根据所述样本文档图像和所述标签文档图像，获取标签背景图像，并根据所述样本文档图像的样本背景图像和所述标签背景图像，确定第一损失函数； 获取所述标签文档图像在不同分辨率下的第一标签文档图像； 获取相同分辨率下所述第一标签文档图像和所述第二样本增强图像的第二损失函数； 对所述图像增强模型提取的末层高维特征进行超分辨率增强处理，得到第三样本增强图像； 对所述标签文档图像进行超分辨率增强处理，得到标签增强文档图像； 根据所述第三样本增强图像和所述标签增强文档图像，确定第三损失函数； 基于所述第一损失函数、每个分辨率的所述第二损失函数和所述第三损失函数，确定所述图像增强模型的模型损失，并基于所述模型损失对所述图像增强模型的模型参数进行调整。

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