基于SN-GAN的大面积缺损图像修复算法研究

贺佳馨; 吕晓琪; 张继凯; 李菁

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基于SN-GAN的大面积缺损图像修复算法研究

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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.

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来源
《内蒙古科技大学学报》|2022年第2期|180-186|共7页
作者
贺佳馨; 吕晓琪; 张继凯; 李菁;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古工业大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
图像修复; 生成对抗网络; 孪生神经网络; 缺损图像;

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