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以往修复图像的办法是将任意缺失区域的推断应用到损失的部分中,难以得到高精度的复原图像.而基于生成式对抗网络(GAN)结合二次优化算法可以对图像损失部分进行修复.该框架对生成式对抗网络结构进行了改进,选用残差神经网络结构替换生成器结构,可生成更有效的伪造图像集,从而激发判别器提升其性能,并选用优先级函数和均方误差(MSE)确定待修复补丁和与其最佳匹配补丁,结合期望最大化(EM)算法最小化来优化补丁匹配与补丁合成的细节,提高图像复原的准确度。