深度学习图像合成研究综述

图像合成一直是图像处理领域的研究热点，具有广泛的应用前景。从原图中精确提取出前景目标对象并将其与新背景合成，构造尽量接近真实的图像是图像合成的基本目标。为推动基于深度学习的图像合成技术研究与发展，本文论述了当前图像合成任务中面临的主要问题： 1）前景对象适应性问题，包括前景对象相对于背景图像的大小、位置、几何角度等几何一致性问题，以及前后景互相遮挡、前景对象边缘细节模糊的外观一致性问题； 2）视觉和谐问题，包括前后景色彩、对比度、饱和度等不统一的色调一致性问题，及前景对象丢失对应阴影的阴影缺失问题； 3）生境适应性问题，表现为前景对象与背景图像的逻辑合理性。总结了目前为解决不同问题主要使用的深度学习方法，同时对不同问题中的合成图像结果进行质量评估，总结了相应的评价指标，并介绍了为解决不同问题所使用的公开数据集，同时进行了深度学习方法的对比，描述了图像合成技术的主要应用场景，最后分析了基于深度学习的图像合成技术中仍然存在的不足，同时提出可行的研究意见，并对未来图像合成技术发展方向提出展望。