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题名基于SE模块与空洞卷积的图像修复算法
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作者
项林英
邵劭
马乐鹏
陈飞
王金环
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机构
天津工业大学人工智能学院
东北大学信息科学与工程学院
凯迈(洛阳)测控有限公司
南开大学人工智能学院
河北工业大学理学院数学研究院
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出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第5期649-654,共6页
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基金
国家自然科学基金(62473284,92367105,62573240,61973064,61973061)
河北省自然科学基金(F2022501024)资助。
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文摘
提出一种基于生成对抗网络的两阶段图像修复模型,该模型融入改进的残差块和通道注意力机制。在模型的第1阶段,通过训练一个边缘轮廓生成器来输出初步的边缘轮廓修复图;在第2阶段,利用这些修复后的边缘轮廓作为先验知识,进一步通过图像完成网络生成最终的完整修复图像。通过在CelebA-HQ人脸数据集上进行实验,该算法与原始模型及CA模型相比有显著的提升,尤其是在平均绝对误差、结构相似性指数和峰值信噪比等关键性能指标上表现出色。
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关键词
图像修复
深度学习
生成对抗网络
二阶段修复模型
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Keywords
image inpainting
deep learning
generative adversarial network
two-stage inpainting model
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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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