公开(公告)号：CN117058020A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310947930.7

申请日：2023-07-31

申请人： 江南大学

发明人： 胡聪 ,  刘泰麟 ,  罗卓毅 ,  王悦 ,  刘浩迪 ,  李佳乐

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种基于对抗性边缘学习重建的图像修复方法包括，准备数据集并且对数据集进行训练前的预处理；搭建模型，采用经典的生成式对抗网络，生成器和判别器进行对抗，并且将生成器的输出结果与输入图像进行残差相加，分别训练边缘模型，修补模型；设置模型训练约束；进行模型训练。本方法对于传统修复的图像中有明显的缺失与不自然痕迹有了改进，使得痕迹更加不明显，效果更令人满意。使用opencv做了简易的前端系统，并且使用python工具进行打包，使得在无环境配置，无编程经验的电脑上也能运行，解决传统的修复方法在细节的修复中有很大比例的缺失，修复痕迹较为明显，且如果涂抹的地方太小，效果更差，并且方法环境配置较为繁琐的问题。