| 基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复 |
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| 引用本文： | 谭骏珊,李雅芳,秦姣华.基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复[J].电讯技术,2022,62(11). |
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| 作者姓名： | 谭骏珊 李雅芳 秦姣华 |
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| 作者单位： | 中南林业科技大学 计算机与信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目（61772561）；湖南省自然科学基金面上项目(2022JJ31019);湖南省研究生优秀教学团队项目(湘教通〔2019〕370号) |
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| 摘 要： | 现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。
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| 关 键 词： | 图像修复 推理注意力机制 二阶段网络 边缘生成网络 |
Two-stage network image inpainting based on reasoning attention mechanism |
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| TAN Junshan,LI Yafang,QIN Jiaohua.Two-stage network image inpainting based on reasoning attention mechanism[J].Telecommunication Engineering,2022,62(11). |
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| Authors: | TAN Junshan LI Yafang QIN Jiaohua |
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| Affiliation: | College of Computer Science and Information Technology,Central South University of Forestry and Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image inpainting reasoning attention mechanism two stage network edge generation network |
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