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基于谱归一化条件生成对抗网络的图像修复算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.31 MB | 2021-03-12

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  基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提髙修复网络的修复能力,并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成,保证修复图像的内容不变性,引人扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作,解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上,运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片 Wasserstein距离、 Inception分数、流形距离度量GAN- train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明,与CEGL等算法相比,该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。

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