摘要
图像修复是计算机图形学与计算机视觉中的研究热点之一.针对传统裂缝图像修复采用一次性补全修复方法并没有语义理解能力,当语义场景较为复杂且图像缺陷较大时修复效果不佳的问题,提出了一种基于渐进式特征推理的裂缝图像修复方法.该方法从孔洞边缘逐步修复图像,加强对孔洞中心的约束.首先通过计算掩膜占比确定修复比例,使用部分卷积更新掩膜,然后利用VGG-16网络进行特征提取,再使用语义注意力机制,生成高质量的图像特征,并采用跳跃连接方法,增强遥远距离的梯度相关性,为后续图像修复提供多尺度多层次的特征信息.最后,将递归生成的特征图进行融合解码生成修复图像.实验结果表明,与传统图像修复方法相比,本方法修复的裂缝图像峰值信噪比提升了 0.5 dB-1.2 dB,产生语义明确的修复结果.
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