[发明专利]一种基于条件生成对抗网络的图像修复方法及系统在审
| 申请号： | 201910731811.1 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110599411A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 金星;夏伟 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学(武汉) |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司 | 代理人： | 万文广 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于条件生成对抗网络的图像修复方法及系统，其方法包括：首先在CelebA数据集上训练条件生成对抗网络CGAN，然后将待修复图像输入CGAN生成一系列与之相似的伪造图像，且定义了一个由语境损失和感知损失组成的损失函数。语境损失保证待修复图像与修复后图像内容的相似性，感知损失保证视觉上输出完整逼真的图像最后利用该损失函数的反向传播算法，把待修补图像映射到较小的潜在空间，将映射后的矢量输入CGAN中生成待修补图像的最佳伪造图像。本发明的有益效果是：提出了基于条件生成对抗网络的图像修复方法，从本质上彻底解决了生成对抗网络训练不稳定以及崩溃问题；结合语境损失和感知损失函数获取最佳伪造图像，完成图像缺失区域修复。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 损失函数 语境 感知 对抗 基于条件 图像修复 伪造 修复 修补 反向传播 潜在空间 区域修复 矢量输入 图像内容 图像缺失 图像输入 图像映射 网络训练 训练条件 网络 数据集 算法 映射 崩溃 视觉 保证 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于条件生成对抗网络的图像修复方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS101：获取训练数据集，并对所述训练数据集中的数据进行预处理，得到预处理后的训练数据集；/nS102：将所述预处理后的训练数据集作为CGAN网络的训练数据集，以对所述CGAN网络进行训练，得到训练好的CGAN网络；/nS103：将待修复图像输入至所述训练好的CGAN网络，得到修复后的图像。/n
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