基于先验信息和有效感受野的图像修复研究.pdfVIP

目录

摘要I

AbstractIII

1绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2国内外研究现状2

1.2.1传统图像修复技术2

1.2.2基于深度学习方法的图像修复技术3

1.3研究内容4

1.4创新点5

1.5本文结构组织6

2相关理论与技术基础7

2.1图像修复7

2.2卷积神经网络7

2.3生成对抗网络9

2.4快速傅立叶卷积10

2.5图像边缘检测算法12

2.6感受野13

2.7注意力机制14

2.8评价指标15

2.9本章小结17

3基于边缘信息的多尺度注意力机制的图像修复算法18

3.1引言18

3.2算法介绍18

3.2.1边缘修复网络19

3.2.2色彩填补网络22

3.2.3软件结构图23

3.3实验结果及分析24

3.3.1实验设置24

3.3.2数据集24

3.3.3定性实验25

3.3.4定量实验28

3.3.5消融实验29

3.3.6去除功能30

3.4本章小结31

4基于循环推理和快速傅立叶卷积的图像修复算法32

4.1引言32

4.2算法介绍32

4.2.1循环推理网络33

4.2.2快速傅立叶卷积网络35

4.2.3软件结构图36

4.3实验结果及分析37

4.3.1数据集37

4.3.2定性实验37

4.3.3定量实验42

4.3.4对比实验43

4.3.5去除功能45

4.4本章小结46

5总结与展望47

5.1总结47

5.2展望47

参考文献49

致谢55

攻读硕士学位期间的主要研究成果56

摘要

近年来，深度学习技术正在不断进步，作为计算机视觉领域的重要分支，图像修复

技术也有了蓬勃的发展。正如其名称所述，图像修复是对图像上缺损区域进行信息填充

的过程，其目标是达到更为生动逼真的修复效果，这项技术可广泛应用于多个领域，具

备较高的社会价值。传统的图像修复方法主要基于插值和扩散等技术。这些方法在处理

小范围的缺失区域时表现良好，但在面对大规模的缺失区域时往往无法满足其生动真实

的需求。而深度学习技术的发展为图像修复带来了新的解决方案。深度学习方法可采用

神经网络模型，通过学习数据集中的样本生成更为准确、生动的修复结果。

然而，即使是基于深度学习的方法，在面对大规模的缺失区域时，仍然存在许多挑

战。这些问题主要来自于图像内容和语义的复杂性。一幅图像通常包含许多不同的物体

及其纹理，这些信息相互交织、互相影响，使得修复模型对缺失区域的推测变得十分困

难。此外，由于全局特征能够更好地建模整体数据集的分布和特性，而神经网络往往更

容易关注全局特征，却忽略了局部的细节信息。针对以上问题，本文从边缘和色彩的角

度进行修复，提出了以下两种修复算法：

（1）基于边缘信息的多尺度注意力机制的图像修复算法。在边缘修复阶段，引入了

多尺度注意力模块。通过设置不同的扩张率，将感受野分为不同尺度。大尺度的感受野

能够提供图像的全局上下文信息和语义信息，而小尺度感受野则更关注局部细节，有助

于捕捉图像的细微特征。融合不同尺度感受野的特征可以更好地理解和处理图像，从而

提高图像修复任务的准确性和鲁棒性。此外，采用注意力机制可以学习和分配不同信息

的权重，来提