基于級聯(lián)注意力與密集特征融合的圖像修復(fù)算法

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摘要：針對圖像修復(fù)算法存在的語義不連貫、紋理不清晰等問題，提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的新型級聯(lián)密集生成網(wǎng)絡(luò)CDGAN（Cascade Densely Generative Adversarial Network），采用encoder-decoder作為生成器主干，利用下采樣提取圖像特征；為使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注修復(fù)圖像的高頻紋理和顏色保真度等有效信息，引入級聯(lián)的注意力模塊，并加入密集特征融合模塊擴大網(wǎng)絡(luò)的整體感受野，充分學(xué)習(xí)圖像特征，提高編碼器提取特征的利用率，最后將處理后的圖像特征進行上采樣重建。（剩余8173字）