一种基于深度残差网络的图像修复算法设计与实现

随着数字图像在人们日常生活中使用越来越多,针对破损图像缺失区域的数字图像修复问题,本文提出一种基于深度残差网络的图像修复模型。该模型总体架构基于编码-解码结构,编码器采用不同深度的残差网络,解码器分别使用反卷积网络结构和上采样-卷积结构。通过实验探讨在本模型中不同结构的解码器、编码器以及不同的损失函数对图像修复效果的影响。实验结果表明:本文提出的基于深度残差网络的图像修复模型,采用修改后的Resnet 34-layer作为编码器,反卷积网络作为解码器,L1 Loss作为损失函数,能够达到较好的图像修复效果。