CNN图像修复区域故障检测的迭代方法

摘要：

传统的基于补丁的图像修复方法在修复过程中无法复制真实的图像纹理,即故障像素区域,通常需要手动标记故障区域.我们提出了一个迭代检测故障区域的图像修复模型.使标记故障区域过程自动化、精确化,模型将从修复过程中的多个特征图中图区的补丁作为CNN的输入,经CNN卷积和池化后输入Softmax分类器识别区域像素有效性,对标记为无效的故障区域采用Patch Match算法进行修复,引入启发式阈值对修复图像多次迭代直至收敛.实验结果表明,本文方法与传统的人工标记法相比节约了人工时间,与非迭代应用方法相比,降低了故障像素与原始缺失区域比值,证实了方法的有效性.

关键词：图像修复、神经网络、自动交互、迭代应用

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;上海市教委科研创新重点项目;上海市一流学科建设项目

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1519-1523