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Mamba与Transformer混合图像补全技术的研究与实现
1
作者
刘海洋
胡永
田野
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第10期96-104,共9页
针对纹理复杂、色彩丰富的图像在修复过程中存在的细节缺失与色彩分布不均问题,提出一种基于Mamba与Transformer并行图像补全方法。该方法构建了由Mamba和Transformer的并行生成模型。Transformer通过全局自注意力机制捕捉图像块之间的...
针对纹理复杂、色彩丰富的图像在修复过程中存在的细节缺失与色彩分布不均问题,提出一种基于Mamba与Transformer并行图像补全方法。该方法构建了由Mamba和Transformer的并行生成模型。Transformer通过全局自注意力机制捕捉图像块之间的长距离依赖关系,Mamba则高效处理长序列数据,以弥补在细粒度细节处理不足,结合二者全局感知与高效远程依赖学习优势实现高质量重建。为强化全局与局部特征深度融合,设计上下文广播特征聚合网络,并采用谱归一化马尔科夫判别模型对抗训练。实验结果表明,该方法在多项指标上均优于对比方法,PSNR平均提升1.94 db, SSIM平均提升0.043 5,LPIPS平均下降0.624,能有效提升复杂图像的修复质量,为图像修复及相关领域中融合不同模型优势提供了新思路。
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关键词
图像修复
深度学习
曼巴
转换器
上下文广播特征聚合网络
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职称材料
基于上下文特征的渐进式图像修复方法
2
作者
彭晏飞
顾丽睿
+1 位作者
李健
张曼婷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第11期3437-3442,共6页
针对现有图像修复方法在面对大尺度缺失时生成部分易产生伪影、不符合原始图像语义等问题,提出了一种基于上下文特征的渐进式图像修复方法。首先,使用ResNet18网络对破损图像进行粗略填充。然后,将其输入具有双分支结构的细化网络:上下...
针对现有图像修复方法在面对大尺度缺失时生成部分易产生伪影、不符合原始图像语义等问题,提出了一种基于上下文特征的渐进式图像修复方法。首先,使用ResNet18网络对破损图像进行粗略填充。然后,将其输入具有双分支结构的细化网络:上下文特征聚合模块通过多尺度语义特征获取现存图像内部最有利于修复图像的区域;注意转移网络学习缺失区域与剩余背景区域的联系,将其以更高分辨率对缺失区域进行填充,引入CBAM(convolutional block attention module)模块作为网络注意力机制。定义全局和局部判别网络实现生成图像与背景语义一致性并计算得到对抗损失,将L 1损失与结构相似性损失相结合作为网络重建损失,再将其与对抗损失相结合作为损失函数。在Place2数据集上进行实验,平均峰值信噪比和平均结构相似性分别为27.83 dB和93.19%;与四种图像修复方法进行比较:主观感受上该方法较其他方法生成的修复图像更加清晰自然,与背景语义高度相符;客观指标上选用四种常用评价指标进行比较,在更符合人眼视觉的结构相似性上该方法分别提升11.48%、6.23%、3.24%、2.21%。对改进网络各模块的消融实验结果也验证了所提创新点的有效性,表明该方法优于同类算法。
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关键词
图像修复
上下文特征聚合
注意转移
孪生网络
ResNet
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职称材料
题名
Mamba与Transformer混合图像补全技术的研究与实现
1
作者
刘海洋
胡永
田野
机构
西藏民族大学信息工程学院
出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第10期96-104,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62062061)。
文摘
针对纹理复杂、色彩丰富的图像在修复过程中存在的细节缺失与色彩分布不均问题,提出一种基于Mamba与Transformer并行图像补全方法。该方法构建了由Mamba和Transformer的并行生成模型。Transformer通过全局自注意力机制捕捉图像块之间的长距离依赖关系,Mamba则高效处理长序列数据,以弥补在细粒度细节处理不足,结合二者全局感知与高效远程依赖学习优势实现高质量重建。为强化全局与局部特征深度融合,设计上下文广播特征聚合网络,并采用谱归一化马尔科夫判别模型对抗训练。实验结果表明,该方法在多项指标上均优于对比方法,PSNR平均提升1.94 db, SSIM平均提升0.043 5,LPIPS平均下降0.624,能有效提升复杂图像的修复质量,为图像修复及相关领域中融合不同模型优势提供了新思路。
关键词
图像修复
深度学习
曼巴
转换器
上下文广播特征聚合网络
Keywords
image inpainting
deep learning
Mamba
Transformer
context
broadcast
feature
aggregation
network
(
cbfan
)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于上下文特征的渐进式图像修复方法
2
作者
彭晏飞
顾丽睿
李健
张曼婷
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第11期3437-3442,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61772249)
辽宁省高等学校基本科研资助项目(LJKZ0358)
辽宁工程技术大学双一流学科创新团队资助项目(LNTU20TD-27)。
文摘
针对现有图像修复方法在面对大尺度缺失时生成部分易产生伪影、不符合原始图像语义等问题,提出了一种基于上下文特征的渐进式图像修复方法。首先,使用ResNet18网络对破损图像进行粗略填充。然后,将其输入具有双分支结构的细化网络:上下文特征聚合模块通过多尺度语义特征获取现存图像内部最有利于修复图像的区域;注意转移网络学习缺失区域与剩余背景区域的联系,将其以更高分辨率对缺失区域进行填充,引入CBAM(convolutional block attention module)模块作为网络注意力机制。定义全局和局部判别网络实现生成图像与背景语义一致性并计算得到对抗损失,将L 1损失与结构相似性损失相结合作为网络重建损失,再将其与对抗损失相结合作为损失函数。在Place2数据集上进行实验,平均峰值信噪比和平均结构相似性分别为27.83 dB和93.19%;与四种图像修复方法进行比较:主观感受上该方法较其他方法生成的修复图像更加清晰自然,与背景语义高度相符;客观指标上选用四种常用评价指标进行比较,在更符合人眼视觉的结构相似性上该方法分别提升11.48%、6.23%、3.24%、2.21%。对改进网络各模块的消融实验结果也验证了所提创新点的有效性,表明该方法优于同类算法。
关键词
图像修复
上下文特征聚合
注意转移
孪生网络
ResNet
Keywords
image inpainting
context
feature
aggregation
attention transfer
twin
network
ResNet
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Mamba与Transformer混合图像补全技术的研究与实现
刘海洋
胡永
田野
《实验室研究与探索》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于上下文特征的渐进式图像修复方法
彭晏飞
顾丽睿
李健
张曼婷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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