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針對現有神經網絡圖像修復方法的修復結果在視覺連通性上存在結構扭曲、訓練過程中易陷入過度學習等問題，提出了一種基于雙鑒別網絡的生成對抗網絡（ GAN）圖像修復方法。該方法的修復模型使用了修復網絡、全局鑒別網絡和局部鑒別網絡。修復網絡將待修復圖像破損區域用相似信息填充后作為輸入，極大地提高了生成圖像的速度與質量；全局鑒別網絡綜合采用圖像全局的邊緣結構信息和特征信息以保證修復網絡輸出的修復圖像結果符合視覺連通性；而局部鑒別網絡在鑒別輸出圖像的同時，利用在多個圖像中尋找到的輔助特征塊來提高鑒別的泛化能力，很好地抑制了修復網絡在特征過于集中或單一時容易過度學習的問題。實驗結果表明，所提修復方法在人臉類圖像上具有較好的修復效果，且在不同種類圖像上有非常好的適用性，其峰值信噪比（ PSNR）和結構相似性（ SSIM）指標比當前基于深度學習且修復效果較好的幾種方法更優。
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