基于级联注意力与密集特征融合的图像修复算法 |
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引用本文: | 臧升睿,陈敏,艾振华,于腾,迟洁茹,杨国为.基于级联注意力与密集特征融合的图像修复算法[J].青岛大学学报(自然科学版),2023(2):30-35+42. |
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作者姓名: | 臧升睿 陈敏 艾振华 于腾 迟洁茹 杨国为 |
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作者单位: | 青岛大学电子信息学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(批准号:62172229)资助; |
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摘 要: | 针对图像修复算法存在的语义不连贯、纹理不清晰等问题,提出一种基于生成对抗网络的新型级联密集生成网络CDGAN(Cascade Densely Generative Adversarial Network),采用encoder-decoder作为生成器主干,利用下采样提取图像特征;为使网络关注修复图像的高频纹理和颜色保真度等有效信息,引入级联的注意力模块,并加入密集特征融合模块扩大网络的整体感受野,充分学习图像特征,提高编码器提取特征的利用率,最后将处理后的图像特征进行上采样重建。在Celeb A和Places2数据集的测试结果表明,CDGAN在语义连贯性、纹理清晰度等方面都有所提升。
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关 键 词: | 生成对抗网络 图像修复 注意力机制 |
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