資料介紹
圖像補全是數(shù)字圖像處理領域的重要研究方向,具有廣闊的應用前景。提出了一種基于生成式對抗網(wǎng)絡(GAN)的圖像補全方法。生成式對抗網(wǎng)絡模型由生成器模型和判別器模型兩部分構成,通過采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)實現(xiàn)。首先,通過生成器模型對圖像的缺失區(qū)域進行補全;然后,利用判別器模型對圖像的補全效果進行判別。采用馬爾科夫隨機場(MRF)與均方誤差(MSE)相結合的損失函數(shù)訓練生成器模型,加強對圖像紋理細節(jié)的處理能力。實驗結果證明,基于生成式對抗網(wǎng)絡的圖像補全方法,相較于其他現(xiàn)有的方法,具有更好的補全效果。
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