基于残缺图像样本的生成对抗网络图像修复方法

摘要：

针对大面积图像修复缺失严重时,需要完整且高质量训练样本的问题,提出了一种将残缺或含噪图像样本作为训练集的双生成器深度卷积生成对抗网络(DGDCGAN)模型.构建两个生成器和一个鉴别器以解决单一生成器收敛慢的问题,用残缺图像样本作为训练集,通过交叉计算、搜索损失区域类似的图像信息作为训练生成模型的样本,收敛速度更快.鉴别器损失函数改进为输出的Wasserstein距离,使用自适应估计算法优化生成器损失函数和鉴别器损失函数的模型参数,最小化两两图像之间的总距离差,使用鉴别模型和修复图像总距离变化均方差最小化两个指标优化修复结果.在4个公开数据集上进行主客观实验,结果表明:所提方法能使用残缺图像样本作为训练集,有效实现大面积失真图像的修复,且收敛速度和修复效果优于现有图像修复方法.

关键词：图像修复、残缺图像样本、深度卷积生成对抗网络、Wasserstein距离、总距离变化均方差

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：云南省万人计划;云南省基础研究计划重点项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1949-1958