【摘 要】
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本文提出一种新的关于图像高光修复的方法.使用模糊逻辑对图像高光区域进行划分定位,然后使用添加了扩张卷积的卷积神经网络对图像进行修复.在该方法中,为了保证图像补全区域与原图像的一致性,我们使用了全局判别器网络和局部判别器网络相结合的方式来区分真实图像和补全图像.全局鉴别器判断整个图像,以评估修复后图像从整体上观测是否是连贯的,而局部判别器只则判断在高光区域部分所生成的补丁图像,该模块确保生成图像在局
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61300098)资助,黑龙江省自然科学基金项目(LH2019C003)资助。
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本文提出一种新的关于图像高光修复的方法.使用模糊逻辑对图像高光区域进行划分定位,然后使用添加了扩张卷积的卷积神经网络对图像进行修复.在该方法中,为了保证图像补全区域与原图像的一致性,我们使用了全局判别器网络和局部判别器网络相结合的方式来区分真实图像和补全图像.全局鉴别器判断整个图像,以评估修复后图像从整体上观测是否是连贯的,而局部判别器只则判断在高光区域部分所生成的补丁图像,该模块确保生成图像在局部区域的一致性.两者相互结合以达到优化模型的作用,最后为了使生成图像部分与原图像的融合更加自然,再通过图
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