图像修复方法综述
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李雪涛2; 王耀雄1 ; 高放2
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| 刊名 | 激光与光电子学进展
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| 出版日期 | 2023 |
| 卷号 | 60 |
| 关键词 | image inpainting deep learning convolutional neural network auto encoder network generative adversarial network 图像修复 深度学习 卷积神经网络 自编码网络 对抗生成网络 |
| ISSN号 | 1006-4125 |
| 英文摘要 | 图像修复技术是目前计算机视觉领域的研究热点之一,该技术主要利用缺失区域周边或者外部辅助数据来对图片受损区域进行信息推理和修复。随着大数据时代的到来,基于深度学习的图像修复技术以其出色的性能成为了图像处理领域内的关注点。对现有的图像修复算法进行总结,对各个算法的模型结构、性能表现及在常用数据集上的指标进行讨论说明,并对该领域目前所存在的问题和难点进行分析和展望。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/133182]  |
| 专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 作者单位 | 1.中国科学院合肥物质科学研究院 2.广西大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李雪涛,王耀雄,高放. 图像修复方法综述[J]. 激光与光电子学进展,2023,60. |
| APA | 李雪涛,王耀雄,&高放.(2023).图像修复方法综述.激光与光电子学进展,60. |
| MLA | 李雪涛,et al."图像修复方法综述".激光与光电子学进展 60(2023). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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