典型文献
基于生成式对抗网络的图像修复研究进展
文献摘要：
图像修复是图像处理的一个重要问题,目的是利用计算机视觉技术自动恢复退化图像中损坏或丢失的部分,被广泛应用于影视特技制作、图像编辑、数字化文物保护等领域.近几年,以生成式对抗网络(GAN)为代表的深度学习技术在计算机视觉和图像处理领域大获成功,基于GAN的图像修复逐渐成为主流,受到了广泛关注.针对图像修复的关键问题,文章对GAN和基于GAN的修复方法进行理论分析,首先整理分析了传统的基于人工特征的经典图像修复方法,其次总结了近年来基于GAN的代表性图像修复算法,并进行归纳分类,探讨了各类方法的特点和局限性.然后对图像修复模型常用的评价指标和公开数据集进行整理和分析,最后阐述了图像修复面临的挑战,对图像修复技术未来的发展方向进行展望.
文献关键词：
生成式对抗网络;图像修复;生成器;判别器;自编码器
中图分类号：
作者姓名：
杨元英;王安志;何淋艳;任春洪;欧卫华
作者机构：
贵州师范大学 大数据与计算机科学学院,贵州 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]杨元英;王安志;何淋艳;任春洪;欧卫华-.基于生成式对抗网络的图像修复研究进展)[J].计算机技术与发展,2022(02):75-81,87
A类：
B类：
生成式对抗网络,利用计算机,计算机视觉技术,自动恢复,退化图像,影视,特技,图像编辑,文物保护,GAN,深度学习技术,和图像,修复方法,复算,归纳分类,公开数据集,图像修复技术,生成器,判别器,自编码器
AB值：
0.279251
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