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龍圖騰網獲悉同略科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的掃描件圖像污跡去除方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114299507B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111510410.7，技術領域涉及：G06V30/16；該發明授權一種基于深度學習的掃描件圖像污跡去除方法是由植煜煥;劉國平;裴偉;王志武設計研發完成，并于2021-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的掃描件圖像污跡去除方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于深度學習的掃描件圖像污跡去除方法，首先，通過將深度學習對比度分類結果去改進傳統對比度增強，改善掃描件的對比度；然后，標注掃描件的主要成分，進行深度學習訓練得到模型后，檢測得到掃描件的主要成分，并根據主要成分，通過圖像作差獲得邊緣位置的污跡；進一步，利用深度學習剔除頁碼干擾的前提下，完成點狀污點類型污跡的檢測；最后，通過分析污點周邊的顏色分布，自動填充污點區域。系統包括：圖像預處理模塊、對比度分類離線訓練模塊、主成分檢測離線訓練模塊、點狀污跡和頁碼檢測離線分類模塊、污跡在線檢測模塊。本發明提出利用主成分檢測和頁碼檢測，結合深度學習技術和對比度改進，取得了相對于現有算法更高的精度。

本發明授權一種基于深度學習的掃描件圖像污跡去除方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的掃描件圖像污跡去除方法，其特征在于針對銀行檔案掃描件圖像的成像的特點，通過將深度學習對比度分類結果去改進傳統對比度增強，改善掃描件的對比度，并通過深度學習技術，檢測掃描件全圖的主成分、點狀污點、頁碼，通過圖像作差獲得邊緣位置的污跡，并通過設計簡易有限的算法，分析污點周邊的顏色分布，自動填充污點區域，具體包括： 步驟一，將深度學習對比度分類結果去改進傳統對比度增強，改善掃描件的對比度，具體地：收集真實場景中的檔案掃描件圖像10000張，然后分10個對比度等級，手工將圖片分為10個對比度類別，利用自行精簡的VGG16深度網絡進行訓練，獲得圖片對比度分類網絡模型；所述的圖片對比度分類網絡模型指對傳統的VGG16進行精簡為只有10個卷積層和2個全連接層所得的深度網絡；然后利用該模型，對原始輸入的圖片進行深度學習模型推理，獲得測試圖片的深度學習對比度分類結果，設為Level，Level的范圍為1~10，利用Level值去調整傳統對比度增強的關鍵系數L，所述的傳統對比度增強指對數變換圖像增強，變換函數為，其中r為輸入圖像的灰度值，s為輸出圖像的灰度值； 步驟二，標注掃描件的主成分，進行深度學習訓練得到模型后，檢測得到掃描件的主成分，并根據主成分，通過圖像作差獲得邊緣位置的污跡； 步驟三，利用深度學習剔除頁碼干擾的前提下，完成點狀污點類型污跡的檢測； 步驟四，通過分析污點周邊的顏色分布，自動填充污點區域。

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