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圖像修復(fù)是一項(xiàng)利用缺損圖像中已知信息對(duì)缺損區(qū)域信息進(jìn)行估計(jì)修復(fù)的技術(shù)。針對(duì)大面積語義信息缺失的圖像進(jìn)行修復(fù)時(shí)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)集較小且圖像背景相對(duì)復(fù)雜，則基于生成模型的修復(fù)結(jié)果常岀現(xiàn)模糊、偽影和視覺相似度差等問題。針對(duì)上述問題，文中提出了一種基于密集卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像修復(fù)算法。該算法采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)作為圖像修復(fù)的基本框架。首先，利用密集卷積塊構(gòu)建具有編解碼結(jié)枃的生成網(wǎng)絡(luò)，不但加強(qiáng)了圖像特征的提取，提高了圖像修復(fù)能力，而且避免了深度増加引起的梯度消失問題。其次，在編碼和解碼結(jié)構(gòu)之間引λ跳躍連接，解決了網(wǎng)絡(luò)層間信息傳遞丟失的問題。然后，在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中，結(jié)合重建損失、對(duì)抗損失和TⅤ損失來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，増強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。最后，分別在 Celeb和Car兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，所提算法的修復(fù)結(jié)果在視覺效果、峰值信噪比PSNR和結(jié)構(gòu)相似度SSIMⅥ3個(gè)方面均優(yōu)于3種代表性圖像修復(fù)算法，其有效性得到驗(yàn)證。
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