【摘 要】
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针对现有算法在修复大面积破损区域的壁画图像时容易出现特征提取困难，上下文结构不一致等问题，提出一种基于双判别生成对抗网络的壁画图像虚拟修复。首先，将U-Net架构引入生成网络，结合扩张卷积与跳跃连接实现多尺度特征融合提取，利用重构损失初步构建修复模型。其次利用双重判别网络，保证图像全局一致性的同时，加强修复后的局部细节。最后交替训练生成网络和双重判别网络，加权重构损失和WGAN-GP损失，进一步优
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020YFB2009102）项目资助；
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针对现有算法在修复大面积破损区域的壁画图像时容易出现特征提取困难，上下文结构不一致等问题，提出一种基于双判别生成对抗网络的壁画图像虚拟修复。首先，将U-Net架构引入生成网络，结合扩张卷积与跳跃连接实现多尺度特征融合提取，利用重构损失初步构建修复模型。其次利用双重判别网络，保证图像全局一致性的同时，加强修复后的局部细节。最后交替训练生成网络和双重判别网络，加权重构损失和WGAN-GP损失，进一步优化网络模型，完成破损壁画图像的虚拟修复。根据创建的壁画数据集，进行训练测试，并与多组修复算法进行修复对比，结合主客观评价指标进行评价，结果表明，该算法修复的壁画图像质量更优，较好的完成了较大区域受损壁画图像的整体一致性修复。
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