資料介紹
圖像補(bǔ)全是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究方向,具有廣闊的應(yīng)用前景。提出了一種基于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的圖像補(bǔ)全方法。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型由生成器模型和判別器模型兩部分構(gòu)成,通過(guò)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)實(shí)現(xiàn)。首先,通過(guò)生成器模型對(duì)圖像的缺失區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)全;然后,利用判別器模型對(duì)圖像的補(bǔ)全效果進(jìn)行判別。采用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)與均方誤差(MSE)相結(jié)合的損失函數(shù)訓(xùn)練生成器模型,加強(qiáng)對(duì)圖像紋理細(xì)節(jié)的處理能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,基于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像補(bǔ)全方法,相較于其他現(xiàn)有的方法,具有更好的補(bǔ)全效果。
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