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基于双判别生成对抗网络的不规则孔洞图像修复
被引量：
4
1
作者
李海燕
马艳
+3 位作者
郭磊
李海江
陈建华
李红松
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期423-429,共7页
为解决现有算法在修复随机、不规则大面积孔洞时出现色差和细节模糊的缺陷,提出了基于双判别生成对抗网络的不规则大孔洞图像修复网络架构。图像生成器是部分卷积定义的U-Net架构,归一化的部分卷积仅对有效像素完成端到端的掩码更新,U-...
为解决现有算法在修复随机、不规则大面积孔洞时出现色差和细节模糊的缺陷,提出了基于双判别生成对抗网络的不规则大孔洞图像修复网络架构。图像生成器是部分卷积定义的U-Net架构,归一化的部分卷积仅对有效像素完成端到端的掩码更新,U-Net中的跳过链接将图像的上下文信息向更高层分辨率传播,用重建损失、感知损失和风格损失的加权损失函数优化模型的训练结果;使用对抗性损失函数,单独训练包含合成判别器和全局判别器的双判别网络,判断生成图像与真实图像的一致性;加权所有损失函数,结合生成网络和双判别网络一起训练,进一步增强待修复区域的细节和整体一致性,使修复结果更自然。在Place365标准数据库上进行仿真实验,实验结果表明:提出方法在处理随机、不规则、大面积孔洞修复时,其结果的整体和细节语义一致性优于现有方法的结果,有效克服了细节模糊、颜色失真和出现伪影等缺陷。
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关键词
图像修复
随机不规则形状孔洞
部分卷积
合成
判别
器
全局
判别
器
下载PDF
职称材料
题名
基于双判别生成对抗网络的不规则孔洞图像修复
被引量：
4
1
作者
李海燕
马艳
郭磊
李海江
陈建华
李红松
机构
云南大学信息学院
云南交通投资建设集团有限公司
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期423-429,共7页
基金
云南省万人计划“教学名师”、云南省重大科技专项(2018ZF017)
国家自然科学基金(61861045)资助。
文摘
为解决现有算法在修复随机、不规则大面积孔洞时出现色差和细节模糊的缺陷,提出了基于双判别生成对抗网络的不规则大孔洞图像修复网络架构。图像生成器是部分卷积定义的U-Net架构,归一化的部分卷积仅对有效像素完成端到端的掩码更新,U-Net中的跳过链接将图像的上下文信息向更高层分辨率传播,用重建损失、感知损失和风格损失的加权损失函数优化模型的训练结果;使用对抗性损失函数,单独训练包含合成判别器和全局判别器的双判别网络,判断生成图像与真实图像的一致性;加权所有损失函数,结合生成网络和双判别网络一起训练,进一步增强待修复区域的细节和整体一致性,使修复结果更自然。在Place365标准数据库上进行仿真实验,实验结果表明:提出方法在处理随机、不规则、大面积孔洞修复时,其结果的整体和细节语义一致性优于现有方法的结果,有效克服了细节模糊、颜色失真和出现伪影等缺陷。
关键词
图像修复
随机不规则形状孔洞
部分卷积
合成
判别
器
全局
判别
器
Keywords
image restoration
random irregular shape hole
partial convolution
synthetic discriminator
global discriminator
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双判别生成对抗网络的不规则孔洞图像修复
李海燕
马艳
郭磊
李海江
陈建华
李红松
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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