【摘 要】
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近年来,随着软件技术的快速发展,基于计算机视觉的图像修复技术开始在诸如娱乐、医疗、考古、文物修复、安防等各个领域发挥作用,图像修复也得到了学术界的关注,并成为计算机视觉的一个研究热点。目前已有部分基于传统方法或基于深度学习的方法对图像进行修复,在某些情况下可以对达到一定的修复效果,但是也存在着诸多问题,如:对于不规则缺失区域的修复效果不佳、无法由用户引导生成结果、修复纹理不够细致等。为解决这些问题
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近年来,随着软件技术的快速发展,基于计算机视觉的图像修复技术开始在诸如娱乐、医疗、考古、文物修复、安防等各个领域发挥作用,图像修复也得到了学术界的关注,并成为计算机视觉的一个研究热点。目前已有部分基于传统方法或基于深度学习的方法对图像进行修复,在某些情况下可以对达到一定的修复效果,但是也存在着诸多问题,如:对于不规则缺失区域的修复效果不佳、无法由用户引导生成结果、修复纹理不够细致等。为解决这些问题,本文基于已有网络进行改进,得到一个新的神经网络,达到了较好的修复效果。主要研究成果如下:(1)采用部分卷积和门控卷积来替代原本生成网络中的普通卷积层,使原本只能修复规则矩形空缺区域的网络能够对非规则空缺区域进行修复,并在生成网络中加入拼接层以便将浅层的低阶图像特征向高层传递,使修复结果具有更丰富的细节。(2)采用WGAN-div替换原本的WGAN-GP作为主体GANs的改良方案,达到运算收敛更快、数学上更完备的目的,并且更好的解决模式坍塌、梯度消失、训练困难等问题。(3)加入用户引导模块。采用HED Edge Detection模型提取图像的边缘作为训练时的输入维度之一,模拟用户的手绘输入。同时,加入用户引导模块,改进部分卷积网络,最终使用户可以通过手绘线条来引导网络生成其期望的结果。最后,将本文网络、原网络DeepFill和Partial Convolution网络进行横向对比,并采用一种基于双盲测试的评判标准对各模型的图像修复效果进行主观评价。
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