基于双网络及多尺度判决器的图像修复算法

为了有效解决修复复杂背景及高分辨率图像时产生的边界扭曲、伪影及训练不稳定的缺陷,提出了一种基于双生成对抗网络及多尺度判决器的图像修复算法。首先,将待修复图像输入基于空洞卷积(Dilated Convolution)层的内容预测网络,以重构损失和基于生成对抗损失的全局判决器为标准,进行粗修复.然后将粗修复结果输入细节修复网络,经空洞卷积路径和感知(Contextual Attention)卷积路径解码和反卷积后,送入三个不同尺度的判决器进行优化。在公认的图像数据集上对本文算法进行训练和测试,实验结果显示：提出方法在修复背景复杂及高分辨率图像时,能生成合理的结构和清晰的纹理细节,其主客观指标均优于对比算法。