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摘要
敦煌壁画是珍贵的文化遗产，但现存壁画存在着大量破损现象。针对现有图像修复方法在处理敦煌壁画时面临着计算复杂度高、纹理模糊和特征提取不足等问题，提出了一种结合CSWin-Transformer（Cross Stripe Window-Transformer）和门卷积的壁画图像修复方法。首先，构建由全局层网络和局部层门卷积残差密集网络组成的并行网络，利用条纹窗口增强图像特征提取能力，并通过门卷积残差块提升结构纹理修复的准确性。其次，设计全局-局部特征融合模块来融合全局层和局部层输出的特征图像，以保持修复结果整体的一致性。最后，通过建立共享注意力机制实现全局层和局部层之间的信息交互，同时为了完成破损壁画的修复，采用谱归一化马尔科夫判别模型进行对抗训练。通过对真实破损壁画的修复实验，结果表明，所提方法在主客观指标上均优于所对比的方法。
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