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基于譜歸一化條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像修復(fù)算法

2021-03-12 | pdf | 3.31 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像修復(fù)算法在修復(fù)大尺寸缺失圖像時(shí),存在圖像失真較多與判別網(wǎng)絡(luò)性能不可控等問(wèn)題,基于譜歸一化條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),提出一種新的圖像修復(fù)算法。引入譜歸一化來(lái)約束判別網(wǎng)絡(luò)的判別性能,間接提髙修復(fù)網(wǎng)絡(luò)的修復(fù)能力,并根據(jù)控制判別網(wǎng)絡(luò)性能對(duì)譜歸一化進(jìn)行理論分析。通過(guò)類(lèi)別信息約束特征生成,保證修復(fù)圖像的內(nèi)容不變性,引人擴(kuò)展卷積算子對(duì)待修復(fù)圖像進(jìn)行像素級(jí)操作,解決修復(fù)圖像缺乏局部一致性的問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用PSNR、SSIM等圖像評(píng)價(jià)方法及分片 Wasserstein距離、 Inception分?jǐn)?shù)、流形距離度量GAN- train和GAN-test等流形結(jié)構(gòu)相似度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)修復(fù)圖像進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與CEGL等算法相比,該算法獲得的修復(fù)圖像在主觀感受和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上均有明顯提高。

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