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本文提出了一种改善深度修复图像统计特性一致性的方法。首先,分别采用非线性高通滤波残差及深度神经网络提取固有身份信号(intrinsic identity signal, IIS),发现深度修复图像和真实图像存在IIS统计特性差异,验证在不同来源图像和不同的深度修复算法的条件下统计特性不一致性是普遍存在的。其次,提出一个生成型卷积神经网络,优化修复区域,保证修复图像的视觉质量,使其与真实区域IIS统计特性保持一致。最后,通过在合理范围内对生成网络的部分参数进行随机扰动,生成具有模式多样性的图像,有效降