基于SN-GAN的大面积缺损图像修复算法研究
Research on large-area defect image inpainting algorithm based on SN-GAN
贺佳馨;吕晓琪;张继凯;李菁;
1:内蒙古科技大学信息工程学院
2:内蒙古工业大学信息工程学院
摘要(Abstract):
针对传统图像修复算法存在的图像细节修复效果差、视觉连贯性不佳以及训练不稳定等问题,将生成对抗网络和孪生神经网络进行结合,孪生神经网络当成GAN中的判别器,并在生成网络中使用均方误差,孪生网络中使用对比损失.实验结果显示,SN-GAN模型在细节修复及视觉连贯性上得到一定提升,并且也更适用于大面积缺损图像的修复.
关键词(KeyWords): 图像修复;生成对抗网络;孪生神经网络;缺损图像
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(61771266);; 内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019BS06005);; 内蒙古自治区高等学校科学研究基金资助项目(NJZY20095);; 内蒙古自治区科技计划基金资助项目(2019GG138)
作者(Authors): 贺佳馨;吕晓琪;张继凯;李菁;
DOI: 10.16559/j.cnki.2095-2295.2022.02.014