| 基于多角度约束与谱归一化的图像修复算法 |
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| 引用本文： | 杨云,曹真,齐勇.基于多角度约束与谱归一化的图像修复算法[J].计算机应用与软件,2021,38(8):233-239,247. |
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| 作者姓名： | 杨云 曹真 齐勇 |
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| 作者单位： | 陕西科技大学电子信息与人工智能学院 陕西 西安710021 |
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| 摘 要： | 针对图像修复任务过于困难的问题,采用基于生成对抗网络的双判别器模型,通过增设局部判别器追踪图像局部缺失区域信息,有效提升了修复准确性.但模型在产生合理语义性信息方面并不乐观.为此,提出Multi-Angle GAN模型.在双判别器模型基础上增设分类器和Vgg19特征提取网络,分别向生成网络提供类别、风格和内容损失约束.针对GANs判别器设计存在的训练不稳定问题,向判别器设计中引入谱归一化和Wasser-stein距离.在CelebA、Places2数据集上进行大量实验,结果表明,Multi-Angle GAN较之前方法在PSNR和SSIM上分别提升0.6～0.8 dB和0.02～0.05.
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| 关 键 词： | 分类器 Vgg19特征提取网络 谱归一化 Wasserstein距离 |
IMAGE INPAINTING ALGORITHM BASED ON MULTI-ANGLE CONSTRAINT AND SPECTRAL NORMALIZATION |
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| Yang Yun,Cao Zhen,Qi Yong.IMAGE INPAINTING ALGORITHM BASED ON MULTI-ANGLE CONSTRAINT AND SPECTRAL NORMALIZATION[J].Computer Applications and Software,2021,38(8):233-239,247. |
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| Authors: | Yang Yun Cao Zhen Qi Yong |
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