基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法

曹志义, 牛少彰, 张继威

北京邮电大学 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室, 北京 100876

收稿日期:2017-12-04出版日期:2018-06-28发布日期:2018-06-04

作者简介:曹志义(1981-),男,博士生;牛少彰(1963-),男,教授,博士生导师,E-mail:szniu@bupt.edu.cn.
基金资助:国家自然科学基金项目（U1536121，61370195）

Masked Image Inpainting Algorithm Based on Generative Adversarial Nets

CAO Zhi-yi, NIU Shao-zhang, ZHANG Ji-wei

Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunication Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

Received:2017-12-04Online:2018-06-28Published:2018-06-04

摘要/Abstract

摘要： 提出一种基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法，能够在大量像素缺失的场景下复原出图像的本来面目.该算法不同于其他的样本块搜索复原算法，可直接生成并且填充可能的缺失元素，改进了生成对抗网络生成模型的结构和生成损失的计算方法，具有半监督学习的特点.实验结果表明，在满足图像整体轮廓的前提下，新算法优于其他算法.
中图分类号:
TN929.53

引用本文

曹志义, 牛少彰, 张继威. 基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法[J]. 北京邮电大学学报, 2018, 41(3): 81-86.
CAO Zhi-yi, NIU Shao-zhang, ZHANG Ji-wei. Masked Image Inpainting Algorithm Based on Generative Adversarial Nets[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2018, 41(3): 81-86.





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