基于生成对抗网络的照片修复方法研究

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照片是近现代以来历史发展,家庭变迁的重要载体,但是其在保存过程中因为保存方法问题常常使得照片内容遭到不同程度损害,可以使用图像修复技术对破损老照片进行修复。图像修复是计算机视觉领域非常重要的一项底层研究任务,它利用已知信息恢复缺损图像区域以达到复原原始图像的目的。传统修复算法通过周围相似像素填充缺损区域,在修复破损区域较小和结构相对简单图像时可以取得不错的效果,但是其无法修复大面积缺失或结构复杂区域。近些年随着深度学习的发展,图像修复取得了极大进步。基于GAN的图像修复算法可学习到更加丰富的高级语义特征,生成复杂纹理内容,但原始GAN难以训练,生成质量较差,存在模糊、伪影等问题。为解决这些问题,本文研究了GAN在照片修复算法中的应用。本文主要研究工作如下:(1)设计了一种基于梯度惩罚和双边鉴别器的老照片修复算法。本文修复网络将梯度惩罚引入GAN模型中,增强训练稳定性,能够获得高质量修复结果。其中生成器采用多组卷积-反卷积模块,并将其嵌入编码-解码拓扑结构。在原先单鉴别器基础上,添加局部鉴别器,以此来增强修复图像全局一致性和局部连贯性。为增大卷积核感受野,将生成器中部分普通卷积替换为膨胀卷积。此外,由于目前缺少可用老照片数据集,在进行修复任务前,对图像数据集做预处理,合成老照片数据集。(2)设计了一种基于反向掩码和感知对抗的老照片修复算法。反向掩码迫使卷积去除有效完好区域以确保对缺损区域的恢复,并通过反向掩码损失函数,迫使网络反向传播专注于对缺损区域预测,从而产生更加合理、真实的修复结果。为使数据集更加贴近真实老照片,对老照片数据集添加保留对比度脱色处理,在增强图像对比度的同时,丰富老照片数据集。通过实验对比发现,进一步改进后的算法,在PSNR和SSIM评判指标上有着明显提升,在修补复杂纹理结构区域时,获得了更高质量的修复细节,图像整体修复效果更加真实自然。(3)针对修复结果频繁出现棋盘伪影及待修复图像噪声较多问题,通过添加正则项,计算图像相邻像素间差异,引入TV Loss,以此保持修复图像平滑性,抑制棋盘伪影出现并降低噪声影响。但与此同时带来修复图像清晰度下降问题,针对该问题及修补复杂结构区域时,细节处理不佳等问题,设计了感知驱动的联合损失函数。该损失函数相较基于像素差值的普通损失函数,在特征空间计算损失值,使得修复模型可以学习到更加高级、丰富的图像特征,增强修复质量。此外,引入Style Loss,增强了修复图像和真实图像在纹理、色彩等方面的风格相似性,进一步解决棋盘伪影问题。
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