上下文信息多样聚合的图像修复算法

作     者：李海燕 晁艳静 余鹏飞 李海江 张榆锋 LI Haiyan;CHAO Yanjing;YU Pengfei;LI Haijiang;ZHANG Yufeng

作者机构：云南大学信息学院昆明650050 云南交通投资建设集团有限公司昆明650000 

出 版 物：《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)

年 卷 期：2023年第46卷第1期

页      面：19-25页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62066046) 

主　　题：图像修复 上下文信息多样聚合 编解码信息融合 掩码匹配鉴别器 

摘      要：为解决现有算法修复大面积、不规则语义缺失图像时存在结构扭曲和纹理模糊的缺陷,提出了一种基于上下文信息的多样聚合图像修复算法。首先,用编码器提取待修复图像的信息,估计缺失内容,经纹理信息生成模块融合来自各种感受野的上下文信息,增强缺失区域的结构与纹理信息;然后,经解码器恢复原始图像特征;最后,使用掩码匹配鉴别器对生成图像进行鉴别训练,结合对抗损失、重建损失、感知损失和风格损失共同优化模型,促进生成器合成清晰的纹理。在公开数据集上,对所提算法进行训练和测试,实验结果表明,修复随机不规则大面积语义缺失图像时,所提算法可得到比对比算法更清晰合理的结构和纹理细节,其峰值信噪比和结构相似度等客观指标均优于对比算法。