基于误差分析和编解码网络的图像修复方法研究

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近年来图像修复技术在许多领域中都得到了重要的应用,如老旧照片的修复、图像目标移除和图像文本编辑等,成为了计算机视觉领域的重要研究方向之一。目前主流方法的修复结果仍存在诸如内容模糊、结构或纹理缺失以及伪影等问题,在复现和实际应用中的稳定性难以得到保证。针对这些问题,本论文以误差分析和编解码网络为基础,对不规则缺损图像的修复进行深入的研究,提出了相应的算法,主要研究内容可归纳如下:(1)本文提出了一种基于误差分析的图像修复算法,采用两阶段式编解码网络结构。针对图像中的复杂缺损区域,引入误差分析网络,在像素层面上判别第一阶段网络的修复结果,指导模型对质量差的区域进行二次修复。通过实验,本文提出的算法能够有效解决修复图像边缘模糊和颜色混淆问题,定性和定量的对比均展示出优势和有效性。(2)为了提升大区域缺损图像的修复质量,同时增强修复算法的稳定性、泛化性和鲁棒性,本文提出了一种基于注意力融合机制的改进图像修复算法,由注意力融合模块和精细修复网络两部分组成。以任意现有模型的修复图像作为输入,利用交叉注意力机制来耦合两张修复图片的特征信息,对现有的修复结果做动态评估和融合。精细修复网络根据融合结果进一步修复质量低的区域。实验表明本文提出的算法可以直接提升现有修复图像的质量,最大程度上与真值保持纹理、颜色和结构的一致。通过选用多种修复模型进行实验,证明了本算法具有良好的稳定性。
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