【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法。
技术介绍
1、图像修复是指在图像的缺失区域或者破坏区域填充内容，填充内容需要保持与图像中已知内容的一致性和合理性。图像修复是计算机视觉中非常经典的任务，而且具有非常广泛的应用场景，比如移除图片中不需要的对象或者旧照片修复等。现有的图像修复方法主要分为两大类，即传统修复方法和基于深度学习的图像修复方法。
2、传统修复方法可以细分为基于扩散机制的方法和基于样本的方法。基于扩散机制的方法主要利用待修复区域的边缘信息确定扩散方向，然后平滑的向边缘内扩散并填充已知的信息，该类方法在破损区域较小时的图像修复效果十分可观，但是当缺失区域变大或纹理复杂时，修复结果就会产生伪影或模糊。此外，该类算法的修复结果中还存在结构和纹理的不一致、修复内容不合理等缺陷。基于样本的方法是通过计算缺失区域与已知区域的相似度，得到相似度最高的样本，并将其复制到缺失区域内达到修复图像的目的。该类方法的计算时间过长而且较难提取图像的高级特征，因此图像修复效果并不理想，很难保证修复图像的
【技术保护点】
1.多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法，其特征在于：应用于大面积缺失的图像修复，包括基于多方向纹理融合和多尺度密集连接的纹理修复阶段、基于纹理先验引导的上下文注意图像补全阶段；
2.如权利要求1所述的多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法，其特征在于：在所述基于多方向纹理融合和多尺度密集连接的纹理修复阶段，真实图像记为I，从真实图像中提取的Gabor纹理特征记为Gg，缺失图像掩膜记为M，其中0代表已知区域，1代表破损区域，Gi表示利用Gabor滤波器从缺失图像中提取的第i个方向的纹理特征图，Go表示该模型中输出的修复后的纹理图像。
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【技术特征摘要】
1.多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法，其特征在于：应用于大面积缺失的图像修复，包括基于多方向纹理融合和多尺度密集连接的纹理修复阶段、基于纹理先验引导的上下文注意图像补全阶段；
2.如权利要求1所述的多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法，其特征在于：在所述基于多方向纹理融合和多尺度密集连接的纹理修复阶段，真实图像记为i，从真实图像中提取的gabor纹理特征记为gg，缺失图像掩膜记为m，其中0代表已知区域，1代表破损区域，gi表示利用gabor滤波器从缺失图像中提取的第i个方向的纹理特征图，go表示该模型中输出的修复后的纹理图像。
3.如权利要求2所述的多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法，其特征在于：所述gabor滤波器为2d gabor滤波器，所述gabor滤波器利用gabor核在频域中对信号进行滤波操作，描述信号的局部频率信息，其函数为，
4.如权利要求3所述的多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法，其特征在于：所述多尺度密集连接模块在编码器、解码器、判别器、生成器的配合下完成，该模块将编码器中任一层的特征及其相邻上下各一层特征进行连接，为了完成不同尺度的拼接，对上层特征进行下采样操作，对下层特征进行上采样操作，具体拼接过程的函数为，
5.如权利要求4所述的多方向纹理融合先验引导的双流图像修复方法，其特征在于：所述重构损失函数是通过逐像素计算破损图像...
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