计算机工程

作者：雷蕾, 郭东恩, 靳峰

单位：1. 南阳理工学院 软件学院, 河南 南阳 473000;2. 重庆邮电大学 计算机科学与技术学院 计算智能重庆市重点实验室, 重庆 400065

关键词：谱归一化,条件生成对抗网络,图像修复,判别性能,图像评价

基金：国家自然科学基金（61671091）；重庆市自然科学基金（cstc2017jcyjBX0037，cstc2017jcyjA0982）；河南省高等学校重点科研项目（19A520030）；重庆市教委一般项目（CYB19173）；重庆邮电大学博士创新人才项目（BYJS201812）。

基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时，存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题，基于谱归一化条件生成对抗网络，提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能，间接提高修复网络的修复能力，并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成，保证修复图像的内容不变性，引入扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作，解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上，运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片Wasserstein距离、Inception分数、流形距离度量、GAN-train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明，与CE、GL等算法相比，该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。

来源：2021年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2021年第1期