基于自监督部分补全的图像去遮挡方法、系统、介质及程序产品

本发明公开一种基于自监督部分补全的图像去遮挡方法、系统、介质及程序产品，无需依赖全形态标注数据即可实现高精度恢复，其包括：基于预训练扩散模型进行结构改进，包含顺序感知数据合成器、迭代式扩散推理引擎和轻量化模型适配器；训练模型时，通过顺序感知数据合成器构建遮挡样本并模拟多轮渐进式遮挡，随机保留部分可见区域，借助扩散模型进行逐步去噪预测，最终完成模型优化。推理时输入待恢复图像与其对应的遮挡掩码信息，模型通过迭代式扩散推理引擎逐步重建图像中被遮挡的区域；每一次迭代都会更新背景图像、可见区域掩码与当前遮挡状态，并以该状态为条件引导模型进行去噪重建；在所有遮挡物被移除后，输出最终的无遮挡图像作为恢复结果。