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基于三阶段生成网络的图像修复
文献摘要：
基于深度学习的图像修复研究重点之一是色彩、边缘和纹理的生成,然而,已有研究对色彩、边缘和纹理生成方法还可优化.因此,文中提出三阶段生成网络,每个阶段分别侧重于对色彩、边缘和纹理的合成.具体而言,在HSV色彩生成阶段,可在HSV色彩域中重建图像的全局色彩,为修复过程提供色彩指导.在边缘优化阶段,设计边缘学习框架,可获取更准确的边缘信息.在纹理合成阶段,构建特征双向融合解码器,增强图像的纹理细节.上述三个阶段依次衔接,每个阶段均可提升图像修复性能.大量实验表明文中网络性能较优.
文献关键词：
图像修复;生成对抗网络;HSV色彩生成模型;特征双向融合解码器
中图分类号：
作者姓名：
邵新茹;叶海良;杨冰;曹飞龙
作者机构：
中国计量大学理学院应用数学系 杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]邵新茹;叶海良;杨冰;曹飞龙-.基于三阶段生成网络的图像修复)[J].模式识别与人工智能,2022(12):1047-1063
A类：
特征双向融合解码器
B类：
生成网络,图像修复,纹理生成,生成方法,HSV,重建图像,修复过程,边缘优化,边缘信息,纹理合成,增强图像,明文,中网,网络性能,生成对抗网络,生成模型
AB值：
0.278287
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