[发明专利]一种基于生成对抗网络的双目场景图像修复方法有效
| 申请号： | 201910489503.2 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN110189278B | 公开（公告）日： | 2020-03-03 |
| 发明（设计）人： | 李恒宇;何金洋;袁泽峰;罗均;谢少荣 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 郑州翊博专利代理事务所(普通合伙) 41155 | 代理人： | 付红莉;周玉青 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于图像修复技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的双目场景图像修复方法。该方法包括以下步骤：（1）采集场景的双目视觉图像，制作训练样本集和测试样本集；（2）构建生成对抗网络模型；（3）采用训练样本集训练生成对抗网络模型进，优化生成对抗网络参数，得到训练后生成对抗网络；（4）采用测试样本集测试所有训练后的生成网络，选择最优生成网络模型；（5）使用最优生成网络模型对受损图像进行实时修复。本发明的图像修复方法以同帧不同视角的相机图像作为先验信息来辅助受损图像修复，引入额外的有效约束，与现有方法的修复效果对比，本方法得到的修复图像更加真实、自然。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 双目 场景 图像 修复 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的双目场景图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集场景的双目视觉图像，根据采集的双目视觉图像制作训练样本集和测试样本集；(2)构建生成对抗网络模型；(3)采用训练样本集对步骤(2)构建的生成对抗网络模型进行训练，优化生成对抗网络的参数，得到训练后生成对抗网络；(4)采用测试样本集对所有训练后生成对抗网络中的生成网络进行测试，评价生成网络的图像修复性能，选择最优生成网络模型；(5)使用步骤(4)得到的最优生成网络模型对受损图像进行实时修复。
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