基于多角度约束与谱归一化的图像修复算法

作     者：杨云 曹真 齐勇 Yang Yun;Cao Zhen;Qi Yong

作者机构：陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(61601271) 陕西省重点研发计划项目(2017NY-124) 陕西省科技厅社会发展科技公关计划项目(2015SF277,2016SF444) 陕西省科学技术研究发展计划项目(2014K15-03-06) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2021年第38卷第8期

页      码：233-239,247页

摘      要：针对图像修复任务过于困难的问题,采用基于生成对抗网络的双判别器模型,通过增设局部判别器追踪图像局部缺失区域信息,有效提升了修复准确性。但模型在产生合理语义性信息方面并不乐观。为此,提出Multi-Angle GAN模型。在双判别器模型基础上增设分类器和Vgg19特征提取网络,分别向生成网络提供类别、风格和内容损失约束。针对GANs判别器设计存在的训练不稳定问题,向判别器设计中引入谱归一化和Wasserstein距离。在CelebA、Places2数据集上进行大量实验,结果表明,Multi-Angle GAN较之前方法在PSNR和SSIM上分别提升0.6~0.8 dB和0.02~0.05。

主 题 词：分类器 Vgg19特征提取网络 谱归一化 Wasserstein距离 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2021.08.036

馆 藏 号：203104683...