【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，具体涉及一种基于级联可变形卷积的图像修复方法。
技术介绍
1、图像修复是计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究内容。随着深度学习在视觉领域的优秀表现，视觉领域的前沿基本被深度学习技术所占据。而图形学和视觉领域的交叉部分更是讨论研究的热点，特别是图像编辑和图像生成这两个方面，其中的图像修复也是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。图像修复可以简单概述为一个缺失部位的估计值问题。如何高效修复大的、不规则图像仍旧是个亟待提高解决的问题。
2、近些年，许多学者也在深度学习图像修复领域贡献了很多的算法，这里主要概括为三类：1)特殊卷积网络图像修复方法；2)线索先验渐进修复算法；3)基于注意力机制的修复算法。像guilin liu等人提出的部分卷积网络以及后续的可变形卷积网络可以进行不规则破损图像的修复，向较远区域借用特征块，但是这些方法没有考虑到语义歧义的问题，只要是面对大孔洞的破损图像就会因为破损中心和已知区域的相关性减弱，结果产生了语义上的误差。jie wu等人利用中间先验先修复图像的潜在轮廓，再继续利用双...
【技术保护点】
1.一种基于级联可变形卷积的图像修复方法，其特征在于，所述基于级联可变形卷积的图像修复方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于级联可变形卷积的图像修复方法，其特征在于，所述将所述破损待修复样本图像Fin输入级联可变形卷积编码器，得到多层次的深度特征图X1、X2、X3、X4、X5、X6和X7，包括：
3.根据权利要求1所述的基于级联可变形卷积的图像修复方法，其特征在于，所述将深度特征图X1、X2、X3、X4、X5、X6和X7输入级联可变形卷积解码器，得到多尺寸的中间特征图包括：
4.根据权利要求3所述的基于级联可变形卷积的图像修复方...
【技术特征摘要】
1.一种基于级联可变形卷积的图像修复方法，其特征在于，所述基于级联可变形卷积的图像修复方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于级联可变形卷积的图像修复方法，其特征在于，所述将所述破损待修复样本图像fin输入级联可变形卷积编码器，得到多层次的深度特征图x1、x2、x3、x4、x5、x6和x7，包括：
3.根据权利要求1所述的基于级联可变形卷积的图像修复方法，其特征在于，所述将深度特征图x1、x2、x3、x4、x5、x6和x7输入级联可变形卷积解码器，得到多尺寸的中间特征图包括：
4.根据权利要求3所述的基于级联可变形卷积的图像修复方法，其特征在于，所述相邻层传导注意力模块的操作如下：
5.根据权利要求4所述的基于级联可变形...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑建炜，吴杰，秦梦洁，冯宇超，周晓磊，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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