【摘 要】
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电影的后期制作中通常需要将图像进行去噪以及对象进行扣除后的图像进行补全,针对这种噪音去除以及修复技术已经有基于包的修复方法.本文提出了一种基于生长模型的鲁棒性图像
【机 构】
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浙江大学信息中心,浙江大学计算机学院
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电影的后期制作中通常需要将图像进行去噪以及对象进行扣除后的图像进行补全,针对这种噪音去除以及修复技术已经有基于包的修复方法.本文提出了一种基于生长模型的鲁棒性图像背景修复算法（AMC-RBM）,这是一种新奇的技术,这种技术不仅使用多RBM（受限玻尔兹曼机）通过解决一个非线性优化程序来计算最优的列权值,还训练一个分布式网络来预测最优的权值.在测试的时候我们不需要明确需要噪音或者补全的空洞的种类,也不用关心统计数据,而且对于训练集之外的空洞我们甚至也可以表明系统足够鲁棒.
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