基于深度学习的图像修复

基于深度学习的图像修复是一种利用神经网络模型对损坏或缺失的图像进行修复的技术。它的基本思想是训练一个深度神经网络模型，使其能够从输入的图像中学习到图像的特征和上下文信息，并预测出损坏或缺失部分的像素值，从而实现图像的修复。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和自编码器（Autoencoder）。其中，GAN 最近在图像修复任务中取得了很好的效果，它能够生成高质量的图像，并且能够处理复杂的图像结构和纹理。

基于深度学习的图像修复技术在图像处理、计算机视觉、医学影像等领域都有广泛的应用。例如，在医学影像中，基于深度学习的图像修复技术可以对受损的 CT 或 MRI 图像进行修复，提高诊断准确性。在工业制造中，它可以对受损的零件图像进行修复，避免浪费。