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| 一种基于生成对抗网络的图像修复算法 | |
| 引用本文： | 李天成,何嘉.一种基于生成对抗网络的图像修复算法[J].计算机应用与软件,2019,36(12). |
| 作者姓名： | 李天成 何嘉 |
| 作者单位： | 成都信息工程大学计算机学院 四川 成都610225 |
| 基金项目： | 四川省科技厅应用基础重点项目 |
| 摘 要： | 针对目前基于生成对抗网络(GAN)的图像修复算法存在修复效果的视觉连续性不佳、网络训练过程中模型崩溃等问题,提出一种基于双判别器的生成对抗网络的修复算法。该方法将WGAN-GP的损失函数引入全局判别器和局部判别器中,并结合改进的上下文内容损失来训练网络模型,修复破损区域。在CelebA数据集以峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM的标准下的实验结果证明,该算法提高了图像修复结果的质量和训练稳定性。 |
| 关 键 词： | 深度学习 生成对抗网络 图像修复 卷积神经网络 |
AN IMAGE INPAINTING ALGORITHM BASED ON GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS |
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