基于gan的大面积图像缺失修复技术

GAN是一种生成对抗网络，它可以训练一个生成器网络来生成与真实数据相似的新数据。在图像缺失修复中，我们可以使用GAN来生成缺失部分的补丁，从而达到修复图像的目的。

具体来说，我们可以使用一个带有两个子网络的GAN，一个是生成器网络，负责生成缺失部分的补丁，另一个是判别器网络，负责判断生成的补丁是否与真实数据相似。在训练过程中，我们会同时训练这两个子网络，让它们互相对抗，从而让生成器网络不断提高生成质量，判别器网络不断提高判别能力。

在测试阶段，我们可以将需要修复的图像输入生成器网络，让其生成缺失部分的补丁，然后将补丁拼接到原图像上，完成图像缺失修复。

需要注意的是，GAN在图像缺失修复中存在一些局限性，比如对于大面积缺失的修复效果可能并不理想。因此，针对不同的图像缺失情况，需要选择不同的修复方法。