一种基于低秩适配的多任务文档图像增强方法及系统

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一种基于低秩适配的多任务文档图像增强方法及系统
申请号:CN202511204416
申请日期:2025-08-27
公开号:CN120725893B
公开日期:2026-01-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于低秩适配的多任务文档图像增强方法及系统,包括:获取文档图像增强指令,输入文档图像增强指令解析模型得到指令隐空间嵌入特征;将指令隐空间嵌入特征输入任务分类模型,获取指令与预设任务的任务相关程度向量;动态融合低秩适配器权重至主干模型,得到文档图像增强模型;获取文档图像,对文档图像进行标准化分块处理,得到输入文档图像块序列;将输入文档图像块序列与指令隐空间嵌入特征输入适配任务后的文档图像增强模型,得到增强后输出结果;按原裁剪顺序拼接,得到最终文档图像增强结果。实现了多任务文档图像增强的智能化处理,通过自然语言指令驱动系统完成指定类型的图像增强任务,提升了人机交互便捷性和操作效率。
技术关键词
图像增强方法 图像增强模型 嵌入特征 适配器 指令 人机交互便捷性 多任务联合训练 分块 深度学习神经网络 序列 图像增强系统 重建图像块 图像增强模块 自然语言 可读存储介质 终端设备