【摘 要】
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图像修复起源于欧洲文艺复兴时期,随着科学技术的发展和日益增长的美好生活需要,图像修复逐渐成为人们生活娱乐和文化保护的重要方式。图像修复主要从图像的三个角度着手:结构、纹理和语义。传统的修复方法主要从破损图像的结构和纹理进行修复,会忽略图像本身的语义。现有的基于深度学习的修复方法能够获得较高质量的图像,但从结构的连续性和语义合理性两方面来看,这些方法仍然存在修复图像不能与真实图像达到高度一致的问题。
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图像修复起源于欧洲文艺复兴时期,随着科学技术的发展和日益增长的美好生活需要,图像修复逐渐成为人们生活娱乐和文化保护的重要方式。图像修复主要从图像的三个角度着手:结构、纹理和语义。传统的修复方法主要从破损图像的结构和纹理进行修复,会忽略图像本身的语义。现有的基于深度学习的修复方法能够获得较高质量的图像,但从结构的连续性和语义合理性两方面来看,这些方法仍然存在修复图像不能与真实图像达到高度一致的问题。因此,针对以上问题,论文提出了两种基于深度学习的图像修复方法。论文的主要研究工作如下:首先,针对修复图像的结构不连续的问题,论文提出了基于边缘特征增强的循环修复方法。修复模型在每次循环训练时预先生成破损区域的边缘特征,然后将边缘特征作为先验信息来指导图像的修复,引导修复模型在学习时更加关注到重建的边缘特征,弥补丢失的结构细节,从而提高修复图像的结构连续性。其次,为了改进基于边缘特征增强的修复方法存在部分修复图像局部语义模糊的问题,提出了基于边缘特征增强联合注意力机制的修复方法。通过计算破损区域与已知区域的相关性即注意力分数,将其作为已知区域的贡献度来重建破损区域,同时考虑到修复模型的循环结构,论文使用知识一致性注意力机制的自适应方式来优化修复模型。最后,论文基于Python语言和Flask框架,搭建一个基于人机交互的图像修复Web平台,并部署论文所提出的图像修复深度模型,实现人脸编辑和目标物体移除的功能。
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