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      電子發燒友網>電子資料下載>顯示及光電>基于生成式對抗網絡的圖像補全方法

      基于生成式對抗網絡的圖像補全方法

      2021-05-19 | pdf | 1.06 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　圖像補全是數字圖像處理領域的重要研究方向，具有廣闊的應用前景。提出了一種基于生成式對抗網絡（GAN）的圖像補全方法。生成式對抗網絡模型由生成器模型和判別器模型兩部分構成，通過采用卷積神經網絡（NN）實現。首先，通過生成器模型對圖像的缺失區域進行補全;然后，利用判別器模型對圖像的補全效果進行判別。采用馬爾科夫隨機場（MRF）與均方誤差（MSE）相結合的損失函數訓練生成器模型，加強對圖像紋理細節的處理能力。實驗結果證明，基于生成式對抗網絡的圖像補全方法，相較于其他現有的方法，具有更好的補全效果。

      神經網絡 圖像處理 網絡
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