【摘 要】
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图像修复是指用合理的内容填充缺失区域,使得修复后的图像获得合理的整体结构和精细的纹理细节。现有的无论是基于传统的图像修复方法还是基于深度学习的图像修复算法在修复大面积的缺失区域时,其全局语义的合理性,整体结构的完整性,以及局部纹理细节的细腻度无法取得令人满意的修复结果。目前,将基于深度学习的图像修复算法应用于手写体和印刷体彝文修复的研究非常少,利用计算机深度学习进行手写体和印刷体彝文修复将为后期的
【基金项目】
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云南省万人计划“云岭教学名师”基金项目:《基于深度学习的彝族石刻历史档案修复与保护技术研究》；
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图像修复是指用合理的内容填充缺失区域,使得修复后的图像获得合理的整体结构和精细的纹理细节。现有的无论是基于传统的图像修复方法还是基于深度学习的图像修复算法在修复大面积的缺失区域时,其全局语义的合理性,整体结构的完整性,以及局部纹理细节的细腻度无法取得令人满意的修复结果。目前,将基于深度学习的图像修复算法应用于手写体和印刷体彝文修复的研究非常少,利用计算机深度学习进行手写体和印刷体彝文修复将为后期的彝文修缮相关研究及工作提供技术平台。为了对图像中大面积缺失区域进行合理的结构修复和精细的纹理填充,本文重点研究了一些图像修复的关键性技术,其中包括基于双转移网络的深度特征重排图像修复算法和基于BDCN和U-Net残缺边缘生成的两阶段网络图像修复算法,以及将其应用于手写体和印刷体彝文修复。具体如下:1.提出了一种基于双转移网络的深度特征重排的图像修复算法。该方法首先用双转移网络结构中的下采样对缺失图像提取特征,再结合上采样的输入信息和下采样各层信息还原图像纹理细节。在U-Net网络架构上引入两个特殊的转移连接层,移动已知区域的编码器特征预测出图像缺失部分的信息,并提出了基于解码器特征的内容损失（Content Loss）函数,最大程度地减少全连接层的解码器特征与缺失区域编码器特征之间的距离,保证合成图像语义的准确性和结构的合理性。在公开数据集上,将提出算法与现有经典算法进行对比,主客观的实验结果表明:提出算法在大面积规则缺失区域图像修复中,能得到清晰、细节细腻且视觉上合理的结果,优于对比算法。2.提出了一种基于BDCN（双向级联边缘检测网络）和U-Net残缺边缘生成的两阶段网络图像修复算法。首先基于BDCN网络提取边缘,每一层网络学习特定尺度的边缘特征,融合多尺度特征生成完整合理的边缘。第一阶段基于U-Net网络架构的边缘生成网络用下采样对缺失图像边缘提取特征,再结合上采样的输入信息和下采样各层信息还原图像边缘纹理细节。第二阶段的图像修复网络结合残缺图像及预测的完整边缘,再进行下采样和上采样,其中运用到空洞卷积,经过残差网络重建细节丰富的缺失图像。在公开数据集上,将提出算法与现有经典算法进行主客观的实验对比,其结果表明:提出算法修复大面积不规则缺失图像时,能得到合理的结构和精细的纹理细节,优于对比算法。3.结合自制以及公用数据集建立手写体和印刷体彝文数据集,使用小掩膜和大掩膜来模拟彝文字体被损坏的程度,将提出的基于双转移网络的深度特征重排的图像修复算法和基于BDCN和U-Net残缺边缘生成的两阶段网络图像修复算法应用于手写体和印刷体彝文修复。在现有数据集上,将提出算法与现有经典算法进行主客观的实验对比,其结果表明:1.提出的两种图像修复算法在实现一定程度的彝文字体修复上都有不错效果。2.提出算法在不同掩膜下手写体和印刷体的彝文修复效果都优于对比算法。
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