【摘 要】
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图像补全是数字图像处理领域的重要研究方向,具有广阔的应用前景。提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像补全方法。生成式对抗网络模型由生成器模型和判别器模型两部分构
【机 构】
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辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院,辽宁石油化工大学理学院,山东大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61602228,61572290;辽宁省自然科学基金No.2015020041;辽宁省2018“兴辽英才计划”青年拔尖人才支持计划No.XLYC1807266~~
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图像补全是数字图像处理领域的重要研究方向,具有广阔的应用前景。提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像补全方法。生成式对抗网络模型由生成器模型和判别器模型两部分构成,通过采用卷积神经网络(CNN)实现。首先,通过生成器模型对图像的缺失区域进行补全;然后,利用判别器模型对图像的补全效果进行判别。采用马尔科夫随机场(MRF)与均方误差(MSE)相结合的损失函数训练生成器模型,加强对图像纹理细节的处理能力。实验结果证明,基于生成式对抗网络的图像补全方法,相较于其他现有的方法,具有更好的补全效果。
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