典型文献
基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复
文献摘要：
现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时,通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理,无法重建合理的图像结构.为此,提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法.首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息,然后在图像补全网络完成图像的重建工作.为了进一步生成视觉效果更逼真的图像,提高图像修复的精确度,在图像补全网络采用推理注意力机制,有效控制了生成特征的不一致性,从而生成更有效的信息.所提方法在多个数据集上进行了实验验证,结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9％,峰值信噪比达到了25.56 dB,与现有的图像修复方法相比,该方法具有更高的图像修复精确度,生成的图像更逼真.
文献关键词：
图像修复;推理注意力机制;二阶段网络;边缘生成网络
中图分类号：
作者姓名：
谭骏珊;李雅芳;秦姣华
作者机构：
中南林业科技大学计算机与信息工程学院,长沙 410004
文献出处：
引用格式：
[1]谭骏珊;李雅芳;秦姣华-.基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复)[J].电讯技术,2022(11):1545-1553
A类：
推理注意力机制,边缘生成网络
B类：
二阶段网络,网络图像,图像修复,修复方法,处理大面积,幻觉,边缘信息,图像补全,全网,成图,视觉效果,逼真,不一致性,结构相似性指数,峰值信噪比,比达,dB
AB值：
0.201102
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