基于深度学习的图像修复研究重点之一是色彩、边缘和纹理的生成，然而，已有研究对色彩、边缘和纹理生成方法还可优化.因此，文中提出三阶段生成网络，每个阶段分别侧重于对色彩、边缘和纹理的合成.具体而言，在HSV色彩生成阶段，可在HSV色彩域中重建图像的全局色彩，为修复过程提供色彩指导.在边缘优化阶段，设计边缘学习框架，可获取更准确的边缘信息.在纹理合成阶段，构建特征双向融合解码器，增强图像的纹理细节.上述三个阶段依次衔接，每个阶段均可提升图像修复性能.大量实验表明文中网络性能较优.
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