【摘 要】
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图像修复是在给出的破损图像基础上,采用合理的、符合整体图像语义的内容填充缺失的孔洞区域,要求图像逼真、细节丰富。现有图像修复方法主要通过融合多尺度特征来应对内容多样的破损图像,然而这些方法融合多尺度特征的方式不够合理,因而修复效果不尽人意。本文提出了基于阶梯流特征融合的图像修复方法（S3FNet）,通过对带孔洞区域的残缺图像进行多尺度特征融合,能得到清晰且全局语义一致的逼真图像。在S3FNet的阶
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图像修复是在给出的破损图像基础上,采用合理的、符合整体图像语义的内容填充缺失的孔洞区域,要求图像逼真、细节丰富。现有图像修复方法主要通过融合多尺度特征来应对内容多样的破损图像,然而这些方法融合多尺度特征的方式不够合理,因而修复效果不尽人意。本文提出了基于阶梯流特征融合的图像修复方法（S3FNet）,通过对带孔洞区域的残缺图像进行多尺度特征融合,能得到清晰且全局语义一致的逼真图像。在S3FNet的阶梯流特征融合模块的作用下,能在预测孔洞区域的多尺度特征过程中,渐进且高效地融合不同尺度的特征信息。S3FNet中的多级注意力机制,可以在图像修复过程中关注不同尺度的特征关系,进一步提升多尺度特征融合能力。此外,还针对孔洞区域的图像细节恢复进行了网络设计,以提升孔洞区域细节的精细程度。S3FNet在多个数据集上的修复效果明显优于其他方法,且消融实验表明设计合理有效。除此之外,为了进一步提升修复效果和增加对修复的控制能力,本文还提出了一种基于文本解耦的图像修复方法（TDINet）。TDINet是一个文本指导图像修复模型,能通过输入的残缺图像和相应的文本描述,得到既满足输入图像整体语义又符合文本描述的逼真图像。TDINet的文本解耦模块,可以利用破损图像本身蕴含的信息,对文本描述进行解耦,获得对修复有帮助的关键文本特征。该模块使网络更加关注文本描述的重要信息,保证修复结果尽可能与文本描述一致。TDINet的结构-细节双通道重建模块可以用于提升网络对于图像结构和细节的预测能力,提升修复结果细节的精细程度。本文对TDINet进行了全面的实验评估,证明了方法的有效性、合理性。为了探究文本控制能力,采用多种文本描述进行图像修复。实验结果表明,TDINet能在维持输入图像的原有语义上,生成满足文本描述的逼真图像。
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