Non-local注意力机制生成对抗网络的油画修复研究

作     者：何妍 何嘉 HE Yan;HE Jia

作者机构：成都信息工程大学计算机学院四川成都610225 

基　　金：四川省科技厅苗子工程资助项目(2019Z118) 四川省科技厅应用基础重点资助项目(2017JY0011) 

出 版 物：《成都信息工程大学学报》 (Journal of Chengdu University of Information Technology)

年 卷 期：2022年第37卷第1期

页      码：34-39页

摘      要：针对部分油画艺术作品存在图像破损的问题,提出一种基于非局部(Non-local)注意力机制生成对抗网络的油画修复方法。首先,在生成器部分,采用扩张卷积和门控卷积替代原网络中的普通卷积层,增强网络的特征提取能力,同时加入Non-local注意力机制,提升生成器的修复能力;其次,使用马尔科夫判别器,强化网络的判别效果;最后,在损失函数部分使用感知损失、GAN损失和L1损失,使整个网络的训练更加稳定。网络在开源的Gallerix油画数据集上进行了验证,实验结果表明:与Global&Local、ParticalConvGAN和Deepfillv2的修复方法相比,PSNR和SSIM指标均超过3种优秀的生成对抗网络,对油画艺术品的修复的效果进行了更好的提升。

主 题 词：生成对抗网络 Non-local 油画修复 扩张卷积 门控卷积 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

D　O　I：10.16836/j.cnki.jcuit.2022.01.006

馆 藏 号：203107861...