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摘要
为了解决目前主流的图像修复算法在面对内容复杂的图像修复时容易产生伪影与模糊的问题。本文提出了一种两阶段图像修复算法。在第一阶段的特征学习网络中，本文采用了局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)的等价模式获取更高质量的结构信息，用于指导第二阶段的修复；为了找到相似度更高的patches,保证修复结果在整体和局部的一致性，本文在第二阶段修复网络的生成器中插入新的注意力层，同时在已知区域和生成区域中寻找相似patches,以对缺失部分进行更好的填充。实验证明，本文提出的算法很好地改善了面对复杂图像时出现的问题，修复结果视觉效果更好，性能评价指标值更高。
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