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A New Method of Image Restoration Technology Based on WGAN

Computer Systems Science & Engineering 2022年第5期41卷 689-698页

作者： Wei Fang Enming Gu Weinan Yi Weiqing Wang Victor S.Sheng School of Computer&Software Engineering Research Center of Digital ForensicsMininstry of EducationNanjing University of Information Science&TechnologyNanjing210044China Provincial Key Laboratory for Computer Information Processing Technology Soochow UniversitySuzhou215325China Texas Tech University USA

With the development of image restoration technology based on deep learning,more complex problems are being solved,especially in image semantic inpainting based on ***,image semantic inpainting techniques are becoming more ***,due to the limitations of memory,the instability of training,and the lack of sample diversity,the results of image restoration are still encountering difficult problems,such as repairing the content of glitches which cannot be well integrated with the original ***,we propose an image inpainting network based on Wasserstein generative adversarial network(WGAN)*** the corresponding technology having been adjusted and improved,we attempted to use the Adam algorithm to replace the traditional stochastic gradient descent,and another algorithm to optimize the training used in recent *** evaluated our algorithm on the ImageNet *** obtained high-quality restoration results,indicating that our algorithm improves the clarity and consistency of the image.

关键词： Image restoration WGAN DCGAN context semantic

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