非局部机制与多尺度神经网络相结合的图像修复算法研究

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图像修复是指根据已知的图像信息来重建缺失的内容,使得生成的部分具有合理性同时满足与未缺失内容的一致性,最终使得观察者用肉眼无法分辨图像中的真实部分和生成部分。作为计算机视觉研究领域的一个重要分支,图像修复因其在图像编辑、目标去除和遮挡物体检测等领域具有重要的应用价值而被国内外学者广泛关注。基于深度学习的图像修复算法在近年来取得了突破性的成果,但是这些技术在修复不规则缺失区域时,仍会产生模糊、颜色失真和格状伪影等问题。本文针对这些问题,结合非局部机制与多尺度神经网络,对图像修复算法展开研究。主要研究工作如下:(1)针对基于区域卷积的生成对抗图像修复方法中,非局部相关损失引起的颜色失真问题和风格损失导致的格状伪影问题,采用隐式多样化马尔可夫随机场损失函数(Implicit Diversified Markov Random Fields,ID-MRF)来替代非局部相关损失函数和风格损失函数。ID-MRF利用图像中长距离特征块的相似性,解决了由非局部相关损失函数所引起的修复图像颜色失真的问题,同时可以比风格损失更有效地改善由反卷积带来的格状伪影问题。(2)针对采用ID-MRF造成修复后图像的模糊问题,为了获得更精细的图像信息,将修复任务分为由粗到细的两个串行网络,并在第二阶段的精细网络中引入上下文注意力模块(Contextual Attention Module,CAM)。CAM能够自适应地利用从已知区域中获得与未知区域相关的长距离的特征信息来生成缺失区域的特征块,使得修复后的图像含有更多细节的纹理和结构,改善了修复图像的模糊效应。(3)尽管采用CAM可以获得更多的细节信息,但该模块极易导致第一阶段修复网络预测结果中的错误信息进一步传播,最终造成修复图像含有与已知区域不一致的内容。为此,本文提出采用密集融合模块(Dense Fusion Block,DFB)来替代生成对抗图像修复方法网络结构中的级联空洞卷积结构。DFB由空洞卷积的密集连接构成,可以捕获图像中的多尺度信息,使得CAM模块可以传播更加准确和丰富的信息。实验结果表明,本文提出的方法可获得更好的图像修复效果。
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