针对复原后的图片有整体纹理结构紊乱以及修复后图像区域关联性较差的问题，文中提出基于U-net的注意力图像修复算法，在计算注意力机制时采用余弦相似度与均方误差联合的方法，在生成器中加入U-net网络，相比于用GAN网络修复后图像的峰值信噪比和结构相似性，文中的方法在PSNR上能够提升约5%,在SSIM上能够提升约1.5%。
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