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摘要
使用基于深度学习的方法对图像进行修复，效果得到了显著的提升。但是，最近的一些研究工作都是在风景图、街景或者是人脸图像上进行修复的，这些图像有着明显的结构和颜色的区分。论文首次提出把深度学习图像修复的方法用于海底图像修复的研究。海底图像的对比度低，具有重复纹理或精细纹理的特性，并且在拍摄过程中需要人造光源进行照明，就会导致光照不一致，整体颜色偏暗，现有的方法不能很好地对海底图像的缺失区域进行合理的重构，通常会出现过度平滑或者伪影的结果。海底的面积广大，很难通过一张或几张图片就能看到全貌，所以需要把所拍到的图片进行拼接来复原海底的全貌。技术上的原因有一些区域会没有拍到，在拼接时会有空洞区域，使用该方法对空洞区域进行填充，以达到拼接之后图像在视觉上和结构上的一致。论文首先对海底图像的数据集进行针对性的预处理，接着使用基于轮廓生成的方法对海底图像进行修复，最后应用于填充海底拼接图像之后的空洞区域。实验结果表明，使用论文的方法对海底拼接图像的空洞区域的填充是有效的。
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