深度生成模型下缺损图像修复方法仿真研究

图像在存储或传输过程中容易产生缺损,为获取全面的图像信息,提出一种基于深度生成模型的缺损图像修复方法。利用小波线性变换特征,在小波逆变换过程中选取合适的阈值去除图像噪声,得到初始图像,利用深度生成模型中的生成对抗网络增强图像质量,通过对抗训练增强缺损图像质量,将图像修复问题转换成像素填充问题,缩短结构部分与破损区域的距离,生成缺损图像预填充结果,利用PDE有限差分修复缺损图像中心点信息,利用人工复原法修改等照度线方向权重,实现缺损图像修复。实验结果表明,所提方法修复效果较好,能最大程度保留原始图像信息。