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摘要
近年来，深度学习技术的不断发展为图像修复研究提供了新的思路，通过对海量图像数据的学习，使得图像修复方法能够理解图像的语义信息。虽然现有的图像修复方法已能够生成较好的图像修复结果，但遇到结构缺失较为复杂的图像时，对缺失部分细节处理能力较差，所生成的结果会过度平滑或模糊，不能很好地修复图像缺失的复杂结构信息。针对此问题，本文基于生成对抗网技术提出了一种新的边缘指导图像修复的方法和对应算法，将图像修复工作分为两部分：首先训练边缘修复模型生成较为真实的缺失区域的边缘信息，再根据已修复好的边缘信息，训练内容生成模型填充缺失部分的内容信息。最后本文所提方法在CelebA数据集和ParisStreet-Vi...
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