电讯技术

作者：谭骏珊,李雅芳,秦姣华

单位：(中南林业科技大学 计算机与信息工程学院)

关键词：图像修复；推理注意力机制；二阶段网络；边缘生成网络；

基金：国家自然科学基金面上项目（61772561）；湖南省自然科学基金面上项目(2022JJ31019);湖南省研究生优秀教学团队项目(湘教通〔2019〕370号)

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。?

来源：2022年第11期

《电讯技术》期刊编辑部

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