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基于深度学习的图像修复模型及实验对比

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.66 MB | 2021-04-08

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　　图像修复是计算机视觉领域中极具挑战性的硏究课题。近年来，深度学习技术的发展推动了图像修复性能的显著提升，使得图像修复这一传统课题再次引起了学者们的广泛关注。文章致力于综述图像修复研究的关键技术。由于深度学习技术在解决¨大面积缺失图像修复”问題时具有重要作用并带来了深远影响，文中在简要介绍传统图像修复方法的基础上，重点介绍了基于深度学习的修复模型，主要包括模型分类、优缺点对比、适用范围和在常用数据集上的性能对比等，最后对图像修复潜在的研究方向和发展动态进行了分析和展望。

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