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Combination of single image super resolution and digital Inpainting algorithms based on GANS for robust image completion

机译:结合单图像超分辨率和基于GANS的数字修复算法,实现鲁棒的图像完成

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摘要

Image inpainting, a technique of completing missing or corrupted image regions in undetected form, is an open problem in digital image processing. Inpainting of large regions using Deep Convolutional Generative Adversarial Nets (DCGAN) is a new and powerful approach. In described approaches the size of generated image and size of input image should be the same. In this paper we propose a new method where the size of input image with corrupted region can be up to 4 times larger than generated image.
机译:图像修补是一种以未检测到的形式完成缺失或损坏的图像区域的技术,是数字图像处理中的一个开放问题。使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对大区域进行修补是一种新颖而强大的方法。在所描述的方法中,所生成图像的大小和输入图像的大小应该相同。在本文中,我们提出了一种新方法,其中具有损坏区域的输入图像的大小可以比生成的图像大4倍。

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