结构引导的图像修复

摘要：

针对粗网络引入先验知识较少使得补全的内容存在明显视觉伪影问题,提出了基于边缘结构生成器的两段式图像修复方法.采用边缘结构生成器对输入的图像边缘和色彩平滑信息进行特征学习,生成缺失区域的结构内容,以引导精细网络重构高质量的语义图像.通过在公开的图像修复基准数据集Paris Street-View上进行实验测试,结果表明,所提模型可对掩膜占比达50％的图像进行补全.在客观的量化评价指标上,峰值信噪比、结构相似度系数、L1和L2均值误差等数值整体优于EC、GC、SF等方法,其中,掩膜占比为0％～20％时,峰值信噪比指数达到33.40 dB,优于其他方法2.37～6.57 dB,结构相似度系数提高了0.006～0.138.同时,补全的图像纹理更清晰,视觉质量更高.

关键词：图像修复、语义内容、视觉伪影、边缘结构生成器、粗网络、精细网络

所属期刊栏目：48

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金62006244

在线出版日期：2022-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1269-1277