壁画是宝贵的人类文化遗产。但由于各种自然和人为的原因,目前大多数壁画均遭受了不同程度的损坏。为了使这些珍贵的历史文化遗产得到传承,需要对现存的壁画进行修复和保护。随着计算机技术的发展,利用计算机技术辅助壁画修复不仅可以节约人力物力,还可以避免人为因素对壁画造成二次伤害。针对现有计算机辅助壁画修复算法无法对壁画的大面积缺损进行有效修复的问题,本文利用生成对抗网络展开了对壁画大面积缺损修复的研究。主要工作包括以下四点:1.首次将生成对抗网络引入到壁画修复领域,通过人工神经网络强大的学习能力,利用壁画整体的信息对缺失区域结构进行有效的修复,并通过实验验证了本文所提壁画修复算法能够对大面积缺损区域进行较好的修复。(达到了利用壁画整体信息进行修复的目的)2.针对现有网络结构在壁画缺损修复中存在的不足,提出了一种改进的生成对抗网络结构,并验证了该网络各模块改进的有效性。相比现有壁画修复算法在测试数据上经过实验验证,峰值信噪比(PSNR)评分提高了4%,结构相似性(SSIM)评分提高了2%。3.针对褪色壁画色彩难以恢复的问题,对本文提出的壁画缺损修复网络结构进行调整,使其能够进一步对壁画图像色彩进行恢复,为存在色彩退化的壁画进行色彩恢复提供了一种有效途径。4.针对目前尚无公开的壁画数据集的问题,本文通过对敦煌壁画的收集、整理和缺损仿真,创建了包含855幅图像的敦煌壁画修复用数据集。综上所述,本文提出的壁画修复算法,能够对壁画缺损区域和色彩进行更有效的修复,为壁画的修复工作提供了参考,促进了壁画保护事业的发展。