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針對現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像修復(fù)方法的修復(fù)結(jié)果在視覺連通性上存在結(jié)構(gòu)扭曲、訓(xùn)練過程中易陷入過度學(xué)習(xí)等問題，提出了一種基于雙鑒別網(wǎng)絡(luò)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ GAN）圖像修復(fù)方法。該方法的修復(fù)模型使用了修復(fù)網(wǎng)絡(luò)、全局鑒別網(wǎng)絡(luò)和局部鑒別網(wǎng)絡(luò)。修復(fù)網(wǎng)絡(luò)將待修復(fù)圖像破損區(qū)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(zhì)量；全局鑒別網(wǎng)絡(luò)綜合采用圖像全局的邊緣結(jié)構(gòu)信息和特征信息以保證修復(fù)網(wǎng)絡(luò)輸出的修復(fù)圖像結(jié)果符合視覺連通性；而局部鑒別網(wǎng)絡(luò)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(fù)網(wǎng)絡(luò)在特征過于集中或單一時容易過度學(xué)習(xí)的問題。實驗結(jié)果表明，所提修復(fù)方法在人臉類圖像上具有較好的修復(fù)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(jié)構(gòu)相似性（ SSIM）指標(biāo)比當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)且修復(fù)效果較好的幾種方法更優(yōu)。
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