摘要
本发明涉及一种基于结构引导的多尺度特征融合生成对抗网络的图像修复方法。包括以下步骤:构建生成对抗网络结构;获取训练图像并对所获取的训练图像进行预处理;将经过预处理后的训练图像输入构建好的生成对抗网络中、对网络进行训练;步骤四、将待修复图像输入已完成训练的生成对抗网络中进行修复,得到完整的边缘结构图像。最后将完整的边缘结构图像和待修复图像输入到纹理修复网络中进行纹理细节的恢复,得到最终的修复结果。本发明提高图像边缘结构修复的准确性,生成的修复区域与原始图像在视觉和内容上连贯性好,能够生成高度逼真且合理的图像修复结果,在纹理细节上的表达更加精确合理。
技术关键词
生成对抗网络
图像修复方法
纹理
边缘检测算法
注意力机制
金字塔特征
网络结构
像素
生成高度
上采样
语义结构
多尺度
阶段
对抗性
超参数
模块
铰链
系统为您推荐了相关专利信息
修复方法
物体
交叉注意力机制
随机噪声
视频修复技术
关系联合抽取方法
网络安全实体
网络威胁情报
节点特征
注意力机制
图像编码器
图像分类方法
样本
因子
数据生成图像
动作定位方法
视觉特征
特征提取模块
视频
语义特征