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申请/专利权人:上海应用技术大学
摘要:本发明提供了一种基于循环深度卷积生成对抗网络结构的图像修复系统,包括如下模块:第一生成器,用于对输入的图像样本进行修复生成修复图像;第一判别器,用于将修复图像与预设置目标图像进行对比确定修复图像与预设置目标图像的第一相似度,进而判断第一相似度是否达到的预设置的第一相似度阈值;第二生成器,与第一生成器的输出端相连,用于对修复图像进行还原生成还原图像;第二判别器,用于将还原图像与图像样本进行对比确定还原图像与图像样本的第二相似度,进而判断第二相似度是否达到的预设置的第二相似度阈值。本发明结合了生成对抗网络在图像重建修复方面的优势和卷积神经网络在图像特征提取方面的优点,在图像修复方面取得更好的效果。
主权项:1.一种基于循环深度卷积生成对抗网络结构的图像修复系统,其特征在于,包括如下模块:第一生成器,用于对输入的图像样本进行修复生成修复图像;第一判别器,用于将所述修复图像与预设置目标图像进行对比确定修复图像与预设置目标图像的第一相似度,进而判断所述第一相似度是否达到的预设置的第一相似度阈值;第二生成器,与第一生成器的输出端相连,用于对所述修复图像进行还原生成还原图像;第二判别器,用于将所述还原图像与所述图像样本进行对比确定还原图像与图像样本的第二相似度,进而判断所述第二相似度是否达到的预设置的第二相似度阈值;当第一判别器判断所述第一相似度达到的预设置的第一相似度阈值时,完成对所述图像样本的修复;当第一判别器判断所述第一相似度没达到的预设置的第一相似度阈值时,再次将图像样本输入所述第一生成器;当第二判别器判断所述第二相似度达到的预设置的第二相似度阈值时,对所述第二生成器的网络参数进行保存;当第二判别器判断所述第二相似度没达到的预设置的第二相似度阈值时,再次将图像样本输入所述第一生成器;所述第一生成器、所述第一判别器、所述第二生成器以及所述第二判别器形成循环生成网络结构;所述循环生成网络结构,用于不断优化更新网络参数,能够使得修复图像具有图像样本更多的图像特征信息。
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权利要求:
百度查询: 上海应用技术大学 基于循环深度卷积生成对抗网络结构的图像修复系统
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