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现有图像修复方案普遍存在着结构错乱和细节纹理模糊的问题, 这主要是因为在图像破损区域的重建过程中, 修复网络难以充分利用非破损区域内的信息来准确地推断破损区域内容. 为此, 本文提出了一种由多级注意力传播驱动的图像修复网络. 该网络通过将全分辨率图像中提取的高级特征压缩为多尺度紧凑特征, 进而依据尺度大小顺序驱动紧凑特征进行多级注意力特征传播, 以期达到包括结构和细节在内的高级特征在网络中充分传播的目标. 为进一步实现细粒度图像修复重建, 本文还同时提出了一种复合粒度判别器, 以期实现对图像修复过程进行全局语义约束与非特定局部密集约束. 大量实验表明, 本文提出的方法可以产生更高质量的修复结果. 相似文献
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