patch-based image inpainting with generative adversarial networks
时间: 2023-06-05 22:06:46 浏览: 80
这是一种使用生成对抗网络实现的基于补丁的图像修复技术。该技术将输入图像的损坏区域切分成多个小块,并通过生成器网络训练出这些小块的补丁。判别器网络则负责评估修复图像的真实程度,从而迭代地调整生成器网络的输出,直到最终得到高质量的修复图像。
相关问题
region filling and object removal by exemplar-based image inpainting
"b'region filling and object removal by exemplar-based image inpainting'是一种基于范例的图像修补方法,可以用来填补图像中的空缺区域或移除图像中的物体。"
incremental transformer structure enhanced image inpainting with masking pos
增量变压器结构增强的图像修复技术是指利用传统的变压器结构进行图像修复操作,并通过掩蔽技术进一步提高修复效果的一种算法。
这种技术通过增量变压器网络结构,将一个完整的图像分为多个小部分进行修复操作,进而避免了传统方法当中所有像素的同时修复所产生的图像模糊和噪声增加问题。增量变压器网络在处理图像缺失区域时,通过网络自适应性的特性自行学习并补充缺失区域,有效的提升了图像的修复精度和图像质量。
而掩膜技术则可以根据缺失的图像位置和大小,对缺失的区域进行屏蔽,只修复缺失区域周边的像素。这样可以有效避免修复之后图像的破损和错位等问题。
这项技术的应用范围非常广泛,尤其是在数字图像修复、图像处理及计算机视觉领域均得到了广泛的研究和应用。由于增量变压器结构增强的图像修复技术大大提高了图像修复的准确性和效率,有着广泛的应用前景。可以应用于智能安防、电影制作、机器视觉等多个领域,为未来的数字图像处理和计算机视觉技术的发展提供了有力引导。