基于新编码器和相似度约束的图像修复

• 作者: 林竹 王敏
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 生成对抗网络 图像修复 残差网络 上下文感知损失
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 122-128
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007742

摘要

现有的图像修复方法存在受损区域修复痕迹明显、语义不连续、不清晰等问题,针对这些问题本文提出了一种基于新型编码器并结合上下文感知损失的图像修复方法.本文方法采用生成对抗网络作为基本网络架构,为了能够充分学习图像特征得到更清晰的修复结果,引入了SE-ResNet提取图像的有效特征;同时提出联合上下文感知损失训练生成网络以约束局部特征的相似性,使得修复图像更加接近原图且更加真实自然.本文在多个公共数据集上进行实验,证明了本文所提方法能够更好地对破损图像进行修复.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏		101	756	15.0	24.0
2	林竹		8	112	4.0	8.0