[发明专利]档案扫描图像修复方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种档案扫描图像修复方法，其特征在于，包括：

将多张原始模糊图像和多张原始清晰图像输入机器学习模型中，所述机器学习模型针对所述多张原始模糊图像和所述多张原始清晰图像，分别输出多张第一生成清晰图像和多张第一生成模糊图像；

将所述多张第一生成清晰图像和所述多张第一生成模糊图像输入所述机器学习模型中，所述机器学习模型针对所述多张第一生成清晰图像和所述多张第一生成模糊图像，分别输出多张第二生成模糊图像和多张第二生成清晰图像；

基于所述多张第一生成清晰图像和所述多张原始清晰图像，获得第一损失值；

基于所述多张第一生成模糊图像和所述多张原始模糊图像，获得第二损失值；

基于所述多张第二生成清晰图像、所述多张原始清晰图像、所述多张第二生成模糊图像和所述多张原始模糊图像，获得第三损失值；

若所述第一损失值、所述第二损失值和所述第三损失值满足设定条件，停止训练所述机器学习模型，获得训练后的机器学习模型，所述训练后的机器学习模型用于将模糊图像恢复成清晰图像；

获得档案扫描图像；

基于所述档案扫描图像的灰度值，判断所述档案扫描图像是否是模糊图像；

若是，基于训练后的机器学习模型，根据所述档案扫描图像的灰度值对所述档案扫描图像进行修复，获得清晰的档案图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述档案扫描图像的灰度值，判断所述档案扫描图像是否是模糊图像之前，所述方法还包括：

对所述档案扫描图像进行预处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述档案扫描图像进行预处理具体为：将所述档案扫描图像转化成灰度图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述档案扫描图像的灰度，判断所述档案扫描图像是否是模糊图像，包括：

基于所述灰度图像，提取所述档案扫描图像的特征，获得特征图像；

基于所述特征图像，判断所述档案扫描图像是否是模糊图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征图像判断所述档案扫描图像是否是模糊图像，包括：

获得所述特征图像的每个像素点的灰度值；

基于所述每个像素点的灰度值，获得所述档案扫描图像的灰度值的方差；

若所述灰度值的方差小于或者等于设定阈值，则判定所述档案扫描图像为模糊图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练后的机器学习模型的训练方法还包括：

若所述第一损失值、所述第二损失值和所述第三损失值不满足设定条件，调整所述机器学习模型的训练权重，以使所述机器学习模型的第一编码器和第二编码器的权重相同，以及所述机器学习模型的第一生成器和第二生成器的权重相同，训练经过调整训练权重后的所述机器学习模型。