基于非局部操作和多尺度特征聚合的图像修复方法

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摘 要 为有效解决修复大范围破损图像时存在的纹理模糊和整体语义信息不连贯的问题，提出基于非局部操作和多尺度特征聚合的两阶段图像修复算法，在第1阶段，边缘重建网络生成整体的边缘结构信息；在第2阶段，引入非局部操作机制进行纹理细节信息的修复。在CelebA-HQ数据集上采用不同掩码率的图像进行性能验证，结果显示所提模型的PSNR和SSIM分别达到了32.17 dB和0.982；与EdgeConnect、RFR、CTSDG和AOT-GAN模型进行比较，结果表明：该模型对大范围破损图像能够生成纹理更加清晰且语义合理的修复图像，PSNR、SSIM和FID指标均优于其他4种算法。（剩余11181字）