基于结构嵌入的图像修复方法研究

摘要：

针对当前图像修复领域存在结构丢失、纹理模糊、不能够充分利用背景信息生成内容风格一致的填充区域的问题,在编码解码网络基础上,提出带有多尺度结构信息与注意力机制的共享修复模型.在生成阶段,嵌入多尺度结构信息为图像修复提供前提条件.同时使用多尺度注意力机制,从背景信息中获取相关信息,并经过细化,生成与图像相关的内容和结构;使用PatchGAN和固定权重VGG-16分类器作为鉴别器,并将风格损失和感知损失引入到对抗网络中,以实现所生成图像的风格一致性.在Places2数据集上与当前主流的图像修复算法进行对比,实验结果表明该算法与其他算法相比能较好地恢复图像结构的细节信息,生成更清晰、精细的修复结果.

关键词：生成对抗网络(GAN);注意力机制;VGG-16;图像修复

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;甘肃省自然科学基金;兰州交通大学"百名青年优秀人才培养计划"基金

在线出版日期：2021-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：241-246