基于生成式对抗网络的裂缝图像修复方法

• 作者: 李良福 胡敏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 路面裂缝 深度学习 生成式对抗网络 图像修复
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 202-208
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 4979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.06.038

摘要

提出一种基于生成式对抗网络的裂缝图像修复方法.在修复过程中,对障碍物所在位置进行信息擦除获得待修复图像.使用生成式对抗网络生成相应的裂缝图像,为待修复图像和生成图像分别覆盖距离加权掩膜,并计算获得修复块.对修复块与待修复图像的拼接图像进行优化获得最终修复结果.实验结果表明,该方法可对裂缝图像进行了准确修复.与传统的修复方法相比,使用该方法修复后的裂缝图像较之前方法峰值信噪比提升了0.6 ～0.9 dB,实现了在有限的裂缝数据集条件下,生成大量还原度较高的裂缝图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡敏	陕西师范大学计算机科学学院	8	26	3.0	5.0
2	李良福	陕西师范大学计算机科学学院	30	128	6.0	11.0