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基于深度学习的图书图像修复技术研究: 收藏
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引用; 《计算机应用文摘》2024年第14期40卷 125-130页; 作者：侯戌非铜陵职业技术学院安徽铜陵244000; 随着数字化时代的到来,大量图书已被数字化并存储在图书馆的电子设备中。然而,由于各种原因,这些数字化图书图像可能存在多种问题,如噪点、模糊和缺失等。采用基于深度学习的图书图像修复技术可以提高这些图像的质量和可视化效果。图书...; 随着数字化时代的到来,大量图书已被数字化并存储在图书馆的电子设备中。然而,由于各种原因,这些数字化图书图像可能存在多种问题,如噪点、模糊和缺失等。采用基于深度学习的图书图像修复技术可以提高这些图像的质量和可视化效果。图书图像常受到噪点、模糊和缺失等问题的困扰,使得图书内容无法清晰展现。图像修复技术旨在通过补全、修复或去除图像中的缺陷,使其恢复到原始状态。文章首先介绍了字典学习与图像重建技术,通过学习字典来表示图像的结构,从而进行图像重建;其次介绍了改进的ANR算法,通过自适应邻域正则化来提高图像的恢复效果;然后介绍了基于改进卷积神经网络(CNN)的图像二次重建方法,包括网络结构、预处理、激活函数和损失函数的设计;最后进行了实验仿真,验证了所提方法的有效性。; 来源：详细信息评论

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