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Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复
1
作者
林旭
王永雄
+3 位作者
陈俊帆
张凌樾
谢鑫宇
朱珺怡
《控制工程》
北大核心
2025年第7期1311-1319,共9页
现有图像修复模型无法高质量地修复大面积缺损的图像。针对此问题,提出了一种Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复模型。首先,设计了一种新型掩码自适应输入模块,用于从输入图像中提取未被掩码遮蔽的图像块;其次,利用Transforme...
现有图像修复模型无法高质量地修复大面积缺损的图像。针对此问题,提出了一种Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复模型。首先,设计了一种新型掩码自适应输入模块,用于从输入图像中提取未被掩码遮蔽的图像块;其次,利用Transformer从有效图像块中提取全局上下文信息,增强模型对缺损区域的补全能力;再次,使用快速傅里叶卷积(fast Fourier convolution,FFC)模块增强模型的细节修复能力,并消除输出图像中的伪影;最后,利用判别器网络对抗训练以提升整体网络的性能。利用所提模型对Place2数据集进行图像修复,测试结果表明:当掩码比例为50%~60%时,修复结果的峰值信噪比达到了19.7482 dB,结构相似性(structural similarity,SSIM)达到了0.7147。
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关键词
深度学习
图像修复
TRANSFORMER
生成对抗网络
快速傅里叶卷积
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职称材料
题名
Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复
1
作者
林旭
王永雄
陈俊帆
张凌樾
谢鑫宇
朱珺怡
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《控制工程》
北大核心
2025年第7期1311-1319,共9页
基金
上海市自然科学基金资助项目(22ZR1443700)。
文摘
现有图像修复模型无法高质量地修复大面积缺损的图像。针对此问题,提出了一种Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复模型。首先,设计了一种新型掩码自适应输入模块,用于从输入图像中提取未被掩码遮蔽的图像块;其次,利用Transformer从有效图像块中提取全局上下文信息,增强模型对缺损区域的补全能力;再次,使用快速傅里叶卷积(fast Fourier convolution,FFC)模块增强模型的细节修复能力,并消除输出图像中的伪影;最后,利用判别器网络对抗训练以提升整体网络的性能。利用所提模型对Place2数据集进行图像修复,测试结果表明:当掩码比例为50%~60%时,修复结果的峰值信噪比达到了19.7482 dB,结构相似性(structural similarity,SSIM)达到了0.7147。
关键词
深度学习
图像修复
TRANSFORMER
生成对抗网络
快速傅里叶卷积
Keywords
Deep learning
image inpainting
Transformer
generative adversarial network
fast Fourier convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复
林旭
王永雄
陈俊帆
张凌樾
谢鑫宇
朱珺怡
《控制工程》
北大核心
2025
0
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