一种基于跳跃连接多尺度融合的GAN图像修复方法
基本信息
| 申请号 | CN202210439935.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693565A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693565A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06T5/00（2006.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 叶学义;曾懋胜;陈海颖;应娜;李刚 | 申请（专利权）人 | 杭州电子科技大学 |
| 代理机构 | 杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 310018浙江省杭州市下沙高教园区2号大街 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于跳跃连接多尺度融合的GAN图像修复方法，根据跳跃连接未考虑编解码器中各层特征之间的相关性的特点，利用编码器中相对高层的特征图与相对低层的特征图融合，再传递至各层解码器并输出生成图像。然后细化了损失的类型，重新定义损失函数为对抗损失、像素重构损失和金字塔损失来进一步指导网络的训练向正确的方向进行。本发明方法针对现有图像修复方法高层特征不能指导低层特征的生成导致修复的结果可能存在语义不连贯的问题进行改善，提升了破损图像修复的效果，在满足人类视觉感知需求的同时也能在一定程度上与原图相似。且经实验验证，该方法在人脸图像、自然场景图像和建筑图像上都达到了不错的修复效果。 |
