【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像修复，更具体地说，本专利技术涉及一种图像修复方法及系统。
技术介绍
1、图像修复技术旨在填补图像中的缺损区域，以恢复其完整性和视觉质量。现有技术主要集中于单一模态图像的修复，如rgb图像，采用生成对抗网络（gan）等方法在填补细节和纹理方面取得了一定成效。然而，随着多模态图像应用的增多，如结合深度图像和红外图像进行综合分析，单一模态的修复方法在多模态场景中面临显著挑战。
2、现有技术在处理涉及多个模态信息联动的缺损区域时，生成的填充内容往往无法与其他模态信息保持一致，导致修复后的图像在多模态应用中出现失真和错位，这种信息失配不仅影响图像的视觉质量，还会削弱多模态数据融合与分析的准确性和可靠性。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种图像修复方法及系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种图像修复方法，包括如下步骤：
4、基于时空图卷积网络对多模态图像的时序动态交互进行特征提取，生成各模态的交互权值矩阵，以识别多模态图像之间的时空关系；
5、通过解析多模态图像中的空间特征，对每个模态的特征向量进行空间分析，识别图像场景中是否存在多个物体的重叠或相互作用；
6、若不存在多个物体的重叠或相互作用，则利用生成的交互权值矩阵对多模态间的信息失配进行评估，并根据评
7、若存在多个物体的重叠或相互作用，则通过主成分分析对多模态图像中的上下文依赖特征进行降维处理，判断不同模态下的语义对齐率变化情况是否正常；通过隐马尔可夫模型对多模态图像中的遮挡关系进行分析，评估不同模态下的遮挡冲突强度变化程度；
8、基于对不同模态下的语义对齐率变化情况和遮挡冲突强度变化的综合分析，提前预警修复过程的潜在隐患。
9、在一个优选的实施方式中，基于时空图卷积网络对多模态图像的时序动态交互进行特征提取，生成各模态的交互权值矩阵，以识别多模态图像之间的时空关系，具体为：
10、将多模态图像数据按照时间序列组织，构建时空图模型，其中每个模态作为节点，时间帧作为图的时序维度；
11、利用时空图卷积网络对构建的时空图模型进行特征提取，捕捉不同模态在时间维度上的动态特征，获取各模态的时空特征表示；
12、在时空图卷积网络中引入注意力机制，权衡各模态在不同时间帧的影响程度，生成动态的模态交互权值矩阵；
13、基于生成的模态交互权值矩阵，识别多模态图像之间的时空关系。
14、在一个优选的实施方式中，通过解析多模态图像中的空间特征，对每个模态的特征向量进行空间分析，识别图像场景中是否存在多个物体的重叠或相互作用，具体为：
15、将多模态图像的空间特征进行提取，针对每个模态生成对应的空间特征向量；
16、利用已提取的空间特征向量，构建每个模态的特征图，通过特征图中的空间维度关系捕捉物体间的潜在重叠信息；
17、对每个模态的特征图进行对比分析，通过交叉比对不同模态的特征点，识别潜在的物体重叠区域；
18、在识别的重叠区域内，进一步通过空间特征的细粒度分析，识别图像场景中是否存在多个物体的重叠或相互作用。
19、在一个优选的实施方式中，利用生成的交互权值矩阵对多模态间的信息失配进行评估，并根据评估结果进行图像修复，具体为：
20、若不存在物体重叠或相互作用，则根据生成的动态模态交互权值矩阵，评估各模态之间的信息传递与匹配情况；
21、通过计算模态之间的特征相似度，评估不同模态间的信息一致性，判断是否存在信息失配；
22、对评估出的信息失配区域进行标记，并根据信息失配程度对修复方法进行动态调整。
23、在一个优选的实施方式中，通过主成分分析对多模态图像中的上下文依赖特征进行降维处理，判断不同模态下的语义对齐率变化情况是否正常，具体包括：
24、从多模态图像中提取上下文依赖特征，对每个模态生成对应的特征向量，捕捉图像的语义信息；
25、将各模态的特征向量构建成特征矩阵，确保不同模态间的数据在空间和时间上对应；
26、对构建的特征矩阵应用主成分分析，对特征数据进行降维处理，提取主要的语义特征；
27、计算每个模态的语义对齐率，衡量主成分在不同模态中的解释方差比例；
28、分析不同模态下语义对齐率的变化情况，判断不同模态下的语义对齐率变化情况是否正常。
29、在一个优选的实施方式中，通过隐马尔可夫模型对多模态图像中的遮挡关系进行分析，评估不同模态下的遮挡冲突强度变化程度，具体包括：
30、将多模态图像数据离散化为多个观察序列，分别为每个模态提取与遮挡相关的特征向量；
31、根据多模态图像的时间序列数据，定义隐马尔可夫模型的状态集，设定各模态的初始状态概率和状态转移矩阵；
32、通过隐马尔可夫模型的前向算法，估计各模态在不同时间段的遮挡状态转移概率；
33、基于遮挡状态的转移概率计算各模态间的遮挡冲突强度，并以冲突强度的差异判断冲突变化；
34、对遮挡冲突强度的计算结果进行归一化处理，比较不同模态下遮挡冲突强度的变化，确定冲突变化程度：当归一化后的遮挡冲突强度值大于其对应的预设阈值时，则判定不同模态下的遮挡冲突强度变化程度大；当归一化后的遮挡冲突强度值小于或等于其对应的预设阈值时，则判定不同模态下的遮挡冲突强度变化程度正常。
35、在一个优选的实施方式中，基于对不同模态下的语义对齐率变化情况和遮挡冲突强度变化的综合分析，提前预警修复过程的潜在隐患，具体为：
36、当不同模态下的遮挡冲突强度变化程度正常，且不同模态下的语义对齐率变化情况正常时，则判定图片修复过程正常；否则，则判定图片修复过程存在潜在隐患；
37、当判定为图片修复过程存在潜在隐患时，自动调整图像修复策略。
38、另一方面，本专利技术提供一种图像修复系统，包括动态特征提取模块、特征重叠分析模块、交互矩阵生成模块、语义对齐分析模块、遮挡冲突评估模块以及综合分析预警模块；
39、动态特征提取模块：基于时空图卷积网络对多模态图像的时序动态交互进行特征提取，生成各模态的交互权值矩阵，以识别多模态图像之间的时空关系；
40、特征重叠分析模块：通过解析多模态图像中的空间特征，对每个模态的特征向量进行空间分析，识别图像场景中是否存在多个物体的重叠或相互作用；
41、若不存在多个物体的重叠或相互作用，交互矩阵生成模块利用生成的交互权值矩阵对多模态间的信息失配进行评估，并根据评估结果进行图像修复；
42、若存在多个物体的重叠或相互作用，语义对齐分析模块通过主成分分析对多模态图像中的上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像修复方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像修复方法，其特征在于，基于时空图卷积网络对多模态图像的时序动态交互进行特征提取，生成各模态的交互权值矩阵，以识别多模态图像之间的时空关系，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种图像修复方法，其特征在于，通过解析多模态图像中的空间特征，对每个模态的特征向量进行空间分析，识别图像场景中是否存在多个物体的重叠或相互作用，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种图像修复方法，其特征在于，利用生成的交互权值矩阵对多模态间的信息失配进行评估，并根据评估结果进行图像修复，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种图像修复方法，其特征在于，通过主成分分析对多模态图像中的上下文依赖特征进行降维处理，判断不同模态下的语义对齐率变化情况是否正常，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种图像修复方法，其特征在于，通过隐马尔可夫模型对多模态图像中的遮挡关系进行分析，评估不同模态下的遮挡冲突强度变化程度，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种图像修复方法，其特
8.一种图像修复系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的一种图像修复方法，其特征在于，包括动态特征提取模块、特征重叠分析模块、交互矩阵生成模块、语义对齐分析模块、遮挡冲突评估模块以及综合分析预警模块；
...【技术特征摘要】
1.一种图像修复方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像修复方法，其特征在于，基于时空图卷积网络对多模态图像的时序动态交互进行特征提取，生成各模态的交互权值矩阵，以识别多模态图像之间的时空关系，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种图像修复方法，其特征在于，通过解析多模态图像中的空间特征，对每个模态的特征向量进行空间分析，识别图像场景中是否存在多个物体的重叠或相互作用，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种图像修复方法，其特征在于，利用生成的交互权值矩阵对多模态间的信息失配进行评估，并根据评估结果进行图像修复，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种图像修复方法，其特征在于，通过主...
【专利技术属性】
技术研发人员：付庆，杨峻峰，刘超群，
申请(专利权)人：安徽多效信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。