一种基于小波自注意力生成对抗网络的图像修复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小波自注意力生成对抗网络的图像修复方法，具体涉及图像修复领域。本发明专利技术包括以下步骤：对缺损图像进行预处理，将调整为256

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波自注意力生成对抗网络的图像修复方法


[0001]本专利技术涉及图像修复领域，具体为一种基于小波自注意力生成对抗网络的图像修复方法。

技术介绍

[0002]随着世界科技化浪潮的不断涌动，人与人的沟通方式也发生着翻天覆地的变化，从早期的摩斯密码电报转译到简单的几行文字，再到直观的图片形式，信息呈现出简单且立体化的发展态势。在相同的时间消耗下，图像可以展示出更多的有效信息从而成为人们喜欢的交流方式。在信息化高速发展的如今，生活中需要处理的图像量级也在不断增长，且仅仅在2021年，与2016年相比，我国应用于数字图像行业的业务增长了百倍。在这种图像量级不断增长的情况下，不可避免地会出现残缺图像，其不仅仅表现在网络图像的像素值缺失、污损等问题中，还在相机照片、工程图纸保存中发生折痕、磨损等现象，严重影响使用者的感官体验，因此将影响人们使用体验的缺损图像修复至原始清晰美观图像越来越受到研究人员的关注。
[0003]图像修复的目标是充分利用非缺损区域信息，重新生成缺损区域图像内容，并且保证整幅图像的视觉美观性。图像修复的概念由Bertal本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于小波自注意力生成对抗网络的图像修复方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤一：将原始图像与随机掩码相乘得到残缺图像，调整所有残缺图像大小为256
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256；步骤二：搭建先验生成器，对输入的残缺图像进行初步修复并生成粗略的修复结果；步骤三：将初步修复结果送入小波自注意力生成器，所述生成器包含小波自注意力模块和协同特征融合模块，通过其捕捉不同频率信息间的结构级依赖并且充分融合空间和通道信息，最终生成精细的修复结果；步骤四：将精修图像和原始图像送入包括批鉴别器和金字塔特征匹配鉴别器在内的鉴别网络中判断真伪，并利用判断结果配合小波一致性损失反向指导生成器重构图像。2.根据权利要求1所述的一种基于小波自注意力生成对抗网络的图像修复方法，其特征在于，所述步骤二中提到的先验生成器由8对具有跳跃连接的4
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4卷积层组成，用于生成粗略的修复结果，每个卷积层后均接1个Relu激活层。3.根据权利要求1所述的一种基于小波自注意力生成对抗网络的图像修复方法，其特征在于，所述步骤三中提到的小波自注意力模块的工作流程具体为：对于输入的图像特征，在利用4
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4空洞卷积提取特征的基础上，通过离散小波变换提取图像的4个高频和低频子图，并利用自注意力机制在高频与低频子...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫杰，沈丽丽，侯春萍，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：