简介:摘 要 图像修复是指利用图像的已知区域信息去重建图像或视频的未知区域的过程。在过去基于深度学习的图像补全网络,采用基于自编码的双阶段修复模型,如 Deepfill 网路,并在第二阶段加入基于注意力机制的内容注意力模块提高修复水平,但整体修复效果容易出现伪影,模糊,边缘结构不清等问题,后续不少论文根据此问题,通过提高特征提取的效率来改进算法,但增加了运算量并使算法复杂化。本文章针对这个问题提出了一种基于特征均衡的改进内容注意力模块。该模块在不引入其他权重的前提下,提高模型整体修复效果。改进的内容注意力模块的通过特征均衡使前景像素点不仅能获取当前分数最大的背景块建议,同时能获得周围背景块的建议,使最终生成图像在结构表现上更平滑,语义更统一,减少了生成的图像模糊和伪影。实验在CelebA-HQ和Paris数据集上与另外两种模型进行了数值对比。本文模型在CelebA-HQ数据集对小面积掩码(
简介:Q一笑大哥,用Photoshop是不是画不出真正的圆形?我用了Photoshop中的圆形选区工具,选择后做了一个描边,但放大之后看,发现圆形周边参差不齐,根本就不是个正规的圆形嘛!请问这到底是怎么回事啊,难道是我安装的Photoshop软件有问题?
简介:摘要:党史馆中一张张见证岁月的旧照片,见证了在中国共产党的正确带领下,人民生活幸福历史变迁,勾起了大家对往昔的回忆……将图像修复技术与金华革命纪念馆、博物馆、展览馆党史图片有效融合,让学习者多维度、沉浸式、立体化的参与历史事件空间,全方位领会八婺红色文化,旨在提高图像质量,恢复党的主要时期的重大事件、重要人物等经典图像资料,尤其是历史悠久的受损严重模糊的图像,清晰真实地还原再现重要历史场景,为珍贵的党史影像资料的留存和利用提供强有力支持。本文重点介绍了利用卷积神经网络进行党史图像修复的意义及优势,阐述主要技术原理以及呈现效果,最后对图像修复技术历史意义以及研究方向进行了分析与展望。