基于卷积自编码生成式对抗网络的高分辨率破损图像修复
目的 破损图像修复是一项具有挑战性的任务,其目的是根据破损图像中已知内容对破损区域进行填充.许多基于深度学习的破损图像修复方法对大面积破损的图像修复效果欠佳,且对高分辨率破损图像修复的研究也较少.对此,本文提出基于卷积自编码生成式对抗网络(convolutional auto-encoder generative adversarial network,CAE-GAN)的修复方法.方法 通过训练生成器学习从高斯噪声到低维特征矩阵的映射关系,再将生成器生成的特征矩阵升维成高分辨率图像,搜索与待修复图像完好部分相似的生成图像,并将对应部分覆盖到破损图像上,实现高分辨率破损图像的修复.结果 通过将学习难度较大的映射关系进行拆分,降低了单个映射关系的学习难度,提升了模型训练效果,在4个数据集上对不同破损程度的512×512×3高分辨率破损图像进行修复,结果表明,本文方法成功预测了大面积缺失区域的信息.与CE(context-encoders)方法相比,本文方法在破损面积大的图像上的修复效果提升显著,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)值最高分别提升了31.6％ 和18.0％,与DCGAN(deep convolutional generative adversarial network)方法相比,本文方法修复的图像内容符合度更高,破损区域修复结果更加清晰,PSNR和SSIM值最高分别提升了24.4％ 和50.0％.结论 本文方法更适用于大面积破损图像与高分辨率图像的修复工作.
破损图像修复、高分辨率、生成式对抗网络(GAN)、大面积破损、深度学习
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家重点研发计划;天津市科技计划项目
2022-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
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