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现有深度学习修复方法修复壁画时，受结构和纹理影响较大，修复结果易出现结构紊乱和纹理模糊等问题.针对这些问题，提出了一种结构门控融合与纹理联合引导的生成对抗壁画修复模型.首先，构建由结构引导编码子网络和纹理引导解码子网络构成的生成网络，利用结构信息引导编码，并通过门控特征增强边缘轮廓信息.然后，设计纹理引导器和方向注意力模块提取分层纹理特征，引导解码器重构修复，提高壁画的纹理一致性.最后，采用跳跃连接促进结构和纹理的特征互补，并利用谱归一化马尔科夫判别模型对抗完成壁画修复.对真实敦煌壁画数字化修复实验的结果表明：所提方法主客观评价均优于比较算法，修复结果更加清晰、自然. 相似文献