圖像修復是圖像處理領域的基礎問題,旨在構造滿足人類視覺感知的目標圖像。由于在采集、傳輸以及保存過程中諸多因素的影響,導致無法獲取圖像原本包含有的全部信息,進而影響人類對圖像內容的分析和理解。圖像修復技術研究目標是根據輸入圖像已知區(qū)域的先驗信息,推測重建出缺失區(qū)域的內容過程,使得被填充區(qū)域的內容看起來具有視覺觀賞性同時不易被人察覺。隨著人工智能的時代來臨,驅動著圖像修復技術在各領域的迅速發(fā)展,在文物修復、圖像編輯、公安刑偵以及遙感衛(wèi)星圖像等領域有著廣泛的應用前景。作為圖像處理的不適定問題,圖像修復的研究面臨一些問題和挑戰(zhàn)。在圖像修復過程中,對待修復圖像的內容理解十分重要,不同于人類視覺感知系統(tǒng),計算機很難直接理解圖像內容。針對復雜紋理和大面積缺失的圖像,很難用一個模型去描述缺失部分的內容。本文在掌握了深度學習、注意力機制、小波變換等理論的基礎上,重點圍繞圖像修復在內容理解存在部分信息丟失和特征自身關聯(lián)性弱的問題,提出了有效的圖像修復方法,主要的研究內容及相關貢獻歸納如下:1.分析了基于深度學習的圖像修復方法的機理,并研究了注意力機制模型,同時給出了圖像修復方法的常用數(shù)據集以及質量評估方法...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 圖像修復的研究背景及意義
    1.2 圖像修復算法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像修復
        1.2.2 基于像素特征的圖像修復
        1.2.3 基于語義特征的圖像修復
    1.3 本文的主要研究內容
第2章 深度學習的圖像修復方法的機理和算法評估
    2.1 深度學習圖像修復方法
        2.1.1 網絡結構
        2.1.2 損失函數(shù)
    2.2 注意力機制
    2.3 圖像修復算法評估
        2.3.1 算法測試集
        2.3.2 性能評估方法
    2.4 本章小結
第3章 基于層間特征融合的圖像修復方法
    3.1 引言
    3.2 基于層間特征融合的圖像修復
        3.2.1 層間特征融合
        3.2.2 邊緣對抗網絡
        3.2.3 損失函數(shù)
    3.3 本章算法總結
    3.4 實驗結果及分析
        3.4.1 實驗參數(shù)設置
        3.4.2 實驗參數(shù)討論
        3.4.3 實驗結果分析
    3.5 本章小結
第4章 基于多注意力機制的圖像修復
    4.1 引言
    4.2 多注意力機制的圖像修復
        4.2.1 多注意力機制
        4.2.2 小波變換
        4.2.3 損失函數(shù)
    4.3 本章算法總結
    4.4 實驗結果及分析
        4.4.1 實驗參數(shù)設置
        4.4.2 實驗參數(shù)討論
        4.4.3 實驗結果分析
    4.5 本章小結
第5章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝
附錄A 攻讀學位期間的科研成果



本文編號：3748591