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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种基于生成式对抗网络的文字图像修复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：CN116630183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310528706.4，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于生成式对抗网络的文字图像修复方法是由贺小伟;刘皓楠;何雪磊;朱家欣设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式对抗网络的文字图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式对抗网络的文字图像修复方法，包括下列步骤：S1：搜集含有铭文的图像和随机的遮盖图像，进行尺度归一化生成k×k像素的图像，建立铭文图像数据库，其中k取正整数；S2：构建一种生成式对抗网络；S3：以铭文图像数据库中的图像作为训练样本，对生成式对抗网络进行训练，优化生成式对抗网络中生成器和鉴别器的参数；S4：将待修复的文字图像中被遮挡或损坏区域的像素值用生成文字图像的对应区域的像素值来替换。本发明较好地模拟文字图像的结构特征，提高了文字图片修复结果的准确性与质量，有效地修复破损或被污染的文字图像，为图像修复提供了一种新的方法和途径。

本发明授权一种基于生成式对抗网络的文字图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式对抗网络的文字图像修复方法，其特征在于，包括下列步骤： S1：搜集含有铭文的图像和随机的遮盖图像，进行尺度归一化生成k×k像素的图像，建立铭文图像数据库，其中k取正整数； S2：构建一种生成式对抗网络；所述的S2中构建的生成式对抗网络包括1个生成器G和1个鉴别器D，生成器的输出与鉴别器的输入相连，鉴别器的判别结果再反馈至生成器；生成器部分将所有的普通卷积替换成了门控卷积，采用了粗细两级网络；粗网络由门控卷积和膨胀门控卷积构成，采用了编解码结构进行上采样与下采样，用来修复一个粗略的结果；细网络由两个分支构成，在一个分支中加入了基于上下文的注意力机制；鉴别器使用了SN-PatchGAN网络，用于训练自由形式的图像修复网络； S3：以铭文图像数据库中的图像作为训练样本，对生成式对抗网络进行训练，优化生成式对抗网络中生成器和鉴别器的参数； S4：将服从正态分布的随机向量输入到S3中已训练好的生成器，生成文字图像，将待修复文字图像的完好无损区域与生成文字图像的相应区域进行对比，不断调整输入向量，直至两者相似，最终将待修复的文字图像中被遮挡或损坏区域的像素值用生成文字图像的对应区域的像素值来替换； 所述的S3和S4具体包括： 将待处理文字图像I输入粗修复网络，通过边缘检测算法得到文字笔画边缘图像I-edge及标识缺失像素位置的掩膜M； 掩膜M在通道维度被拼接在待处理文字图像I和文字笔画边缘图像I-edge的后面，形成4通道的[I,M]和[I-edge,M]后，作为粗网络的输入，分别通过编码器-解码器输出的修复结果结合后得到粗修复图像I-rough，将粗修复图像I-rough与掩膜M拼接形成 [I-rough,M]送入细化网络的生成器，修复后得到修复图像I-inpaint＝G[I-rough,M]； 判别器D的输入是修复图像I-inpaint和对应的真实完整图像I-gt，判别器D对修复图像I-inpaint和对应的真实完整图像I-gt分别评分，并区分。

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