公开(公告)号：CN115496682A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211075035.2

申请日：2022-09-03

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 潘玥 ,  刘正男 ,  李津津 ,  梁美玉 ,  王羲献

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像修复技术领域，具体为一种生成式对抗网络的图像修复方法，包括如下步骤：生成式对抗网络的图像修复方法由四个部分组成，S1:第一部分涉及生成式对抗网络，利用生成式对抗网络GAN生成有效的伪图像集；S2:第二部分为选择修复补丁，确定图像的填充顺序，选择有效的优先级函数去确定好下一待修复像素补丁。该算法对生成式对抗网络结构进行了改进，选用残差神经网络结构替换生成器结构，可生成更有效的伪图像集，从而激发判别器提升其性能，并选用优先级函数和均方误差(MSE)确定待修复补丁和与其最佳匹配补丁，结合期望最大化(EM)算法最小化来优化补丁匹配与补丁合成的细节，对丢失图像进行二次修复，改善细节融合。