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基于生成對抗網絡的圖像修復算法在修復大尺寸缺失圖像時，存在圖像失真較多與判別網絡性能不可控等問題，基于譜歸一化條件生成對抗網絡，提出一種新的圖像修復算法。引入譜歸一化來約束判別網絡的判別性能，間接提髙修復網絡的修復能力，并根據控制判別網絡性能對譜歸一化進行理論分析。通過類別信息約束特征生成，保證修復圖像的內容不變性，引人擴展卷積算子對待修復圖像進行像素級操作，解決修復圖像缺乏局部一致性的問題。在此基礎上，運用PSNR、SSIM等圖像評價方法及分片 Wasserstein距離、 Inception分數、流形距離度量GAN- train和GAN-test等流形結構相似度評價指標對修復圖像進行綜合評價。實驗結果表明，與CEGL等算法相比，該算法獲得的修復圖像在主觀感受和客觀評價指標上均有明顯提高。
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