基于深度学习的红色经典老电影图像修复技术研究
通过采用传统的检测算法检测,带来的结果不尽如人意是因为检测环节不能有效识别划痕与斑块,导致漏检或误检,而且检测时间过长.本文中使用U-Net网络检测图像中的划痕.针对于斑块使用一维块匹配算法对其检测,输入当前帧与前一帧图像,计算特征矩阵,搜索策略使用一维TSS,匹配准则使用SAD搜索最优解,确定运动矢量分量,输出运动矢量,从而快速实现斑块自动检测.图像中的大面积区域的修复对算法的要求更高,所以本文采用Edge-Connect算法,先对网络输入图片进行训练,通过生成器与判别器的对抗达到图像修复的最优效果.结果表明,本文提出的图像修复算法提高了修复效率和精度.此项技术对于大量的影片修复工作而言具有举重若轻的意义,质量和效率均得到了改善.
U-Net网络、一维块匹配算法、Edge-Con-nect网络
TP391.41;J954;TN911.73
2022-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
104-106
