期刊文献+

基于PyTorch的图像修复技术研究

下载PDF
导出
摘要 图像修复技术是利用计算机技术将图像中的多余部分去除或者填补图像中的缺失部分,该技术广泛应用于医学图像处理、文物修复、人脸识别等领域。早期的图像修复技术在小区域缺失图像处理中取得了良好的效果,但面对大区域缺失图像,修复效果往往不够理想。随着深度学习、人工智能技术的发展,深度学习技术为图像修复提供了新的解决方案。文中重点介绍了基于深度学习的图像修复模型,以PyTorch深度学习框架为基础,以PASCAL VOC2012数据集为实验对象。实验表明,基于深度学习的图像修复模型在图像修复问题上取得了良好效果。
作者 贺丹
出处 《电脑知识与技术》 2022年第9期75-77,共3页 Computer Knowledge and Technology
基金 2021年东莞理工学院城市学院青年教师发展基金项目(2021QJY002Z)项目名称“基于PyTorch深度学习框架的图像修复技术研究”。
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献19

  • 1P.Perona,J.Malik,Scale-space and edge detection usinganisotropic diffusion,IEEE Trans.Pattern Anal.Machine Intell.,1990,12(7):720-727.
  • 2F.Catte,P.L.Lions,J.M.Morel,T.Coll,Image selectivesmoothing and edge detection by nonlinear diffusion,SIAMJ.Num.Anal.,1992,29(1):182-193.
  • 3J.Weickert,Coherence-enhancing diffusion filtering,Int.J.Comput.Vis.,1999,31(2):111-127.
  • 4B.Morse,D.Schwartzwald,Isophote-based interpolation,Proc.IEEE Int.Conf.Image Process.,Chicago,Illinois,USA,1998,3:227-231.
  • 5G.Gilboa,Y.Y.Zeevi,N.Sochen,Resolution enhance-ment by forward-and-backward nonlinear diffusion proces-ses,Proc.Nonlinear Signal Image Process.,Baltimore,Maryland,2001.
  • 6D.Mumford,J.Shah,Optimal approximations bypiecewise smooth functions and associated variationalproblems,Commun.Pure and Appl.Math.,1989,42(5):577-685.
  • 7M.Kass,A.Witkin,D.Terzopoulos,Snakes:activecontour models,Int.J.Comp.Vis.,1987,1(4):321-331.
  • 8Caselles V,CatteF,Coll T,etal,A geometric model foractive contours in image processing.Numerische Mthema-tik,1993,66(1):1-31.
  • 9Malladi R,Sethian J A,Vemuri B C,Shape modelingwith front propagation:a level set approach.IEEE Trans-action on pattern Analysis and Machine Intelligence,1995,17(2):158-175.
  • 10V.Caselles,R.Kimmel,G.Sapiro,Geodesic activecontours,Int.J.Comp.Vision,1997,22(1):61-79.

共引文献31

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部