【摘 要】
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图像是除文字之外人类学习和获取信息最快、最多的重要媒介。仅仅通过一张图片,即可接收到诸如颜色、人物、长相、车辆等信息。随着深度学习技术成功应用,基于图像的信息传达在当今社会中所发挥的作用日益凸显。图像的质量是决定信息能否准确、全面传达的关键,并将直接影响人类从中获取信息的完整度和图像表达信息的清晰度。受天气、设备、地理环境因素或者拍摄过程中出现抖动、目标移动、存储介质损坏等因素的影响,获取到的图像
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图像是除文字之外人类学习和获取信息最快、最多的重要媒介。仅仅通过一张图片,即可接收到诸如颜色、人物、长相、车辆等信息。随着深度学习技术成功应用,基于图像的信息传达在当今社会中所发挥的作用日益凸显。图像的质量是决定信息能否准确、全面传达的关键,并将直接影响人类从中获取信息的完整度和图像表达信息的清晰度。受天气、设备、地理环境因素或者拍摄过程中出现抖动、目标移动、存储介质损坏等因素的影响,获取到的图像往往会出现失真、模糊、破损等问题,从而影响基于图像的信息获取及后续的目标识别及应用。为解决该类问题,本文结合图像修复算法以及GANs模型,为解决基于GANs的图像修复方法中梯度易消失、训练时间过长、修复结果常出现伪影等问题,对基于GANs的图像修复方法做出改进。主要研究内容如下:（1）提出一种基于改进LSGAN的图像修复方法（iLSGAN）。所提算法中,为有效利用浅层网络与深层网络信息,利用FPN结构对生成器做出改进的同时,使用子像素卷积块避免掺杂过多人工因素导致修复区域出现伪影的问题。此外,为增强模型整体稳定性,使用Desne层对判别器模型做出改进。通过实验证明了所提算法在图像修复中任务中的优越性与可行性。（2）通过对提出的iLSGAN模型的简化与改进,提出一种改善图像修复细节的GAN模型（i FPGAN）,在已有模型基础上,设计特定的残差块保护图像信息的同时提升生成器的修复能力,并设计多尺度融合网络提升判别器的判别能力。通过实验证明i FPGAN在视觉效果和评价指标上都取得良好的效果。
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