[發明專利]一種基于生成對抗網絡模型的圖像補全方法

在審

• 申請號: 201811041268.4
• 申請日: 2018-09-07
• 公開（公告）號: CN109360159A
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發明（設計）人: 周智恒;李立軍
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種基于生成對抗網絡模型的圖像補全方法，其特征在于，所述的圖像補全方法包括下列步驟：

S1、構造原始生成對抗網絡模型；

S2、構造深度卷積神經網絡作為生成器與判別器；

S3、去除數據集圖像中的部分像素，輸入生成器中；

S4、在生成器中運用卷積神經網絡對圖像進行補全；

S5、將補全之后的圖像與數據集圖像輸入判別器中判別，更新損失函數。

2.根據權利要求1所述的一種基于生成對抗網絡模型的圖像補全方法，其特征在于，所述的步驟S2中構造深度卷積神經網絡作為生成器與判別器。

3.根據權利要求1所述的一種基于生成對抗網絡模型的圖像補全方法，其特征在于，所述的步驟S4具體過程如下：

S41、利用卷積神經網絡充當生成器、判別器；

S42、利用卷積將輸入圖像缺失的像素進行補全。

4.根據權利要求1所述的一種基于生成對抗網絡模型的圖像補全方法，其特征在于，所述的損失函數的表達式為：

其中，D(x)表示判別器對圖像的判別，pr表示數據集圖像的分布，pg表示生成圖像的分布，λ為超參數，為梯度。