1. 题目来源
图像修复是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从退化或损坏的图像中恢复出完整的图像内容。
近年来,深度学习技术的快速发展为图像修复带来了新的机遇,其中生成对抗网络(GAN)凭借其强大的图像生成能力在图像修复领域取得了显著的成果。
传统的图像修复方法往往依赖于低级的图像特征,难以处理复杂的纹理和结构信息,而基于生成对抗网络的图像修复方法可以通过对抗训练学习到图像的深层特征表示,从而生成更加真实、自然的修复结果。
2. 应完成的主要内容
本论文的主要内容包括以下几个方面:
1.对图像修复和生成对抗网络的相关理论进行研究,深入分析现有图像修复方法的优缺点,以及生成对抗网络在图像修复中的应用现状。
2.研究语义信息提取方法,探讨如何有效地从图像中提取语义信息,并将其融入到生成对抗网络中,指导图像修复过程。
3.设计并实现基于生成对抗网络的语义图像修复模型,包括生成器网络、判别器网络以及损失函数的设计。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师的指导下,独立完成论文的选题、开题、文献调研、模型设计、实验验证、论文撰写和答辩等环节。
2.掌握图像修复和生成对抗网络的基本理论和方法,能够熟练使用深度学习框架进行模型搭建和训练。
3.具备一定的编程能力,能够使用Python等编程语言进行实验代码编写和数据处理。
4. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
5. 参考文献(20个中文5个英文)
1.赵凯,李云松,王超,等.基于生成对抗网络的图像修复技术综述[J].计算机应用研究,2022,39(06):1601-1610.
2.张旭,王春晓,刘佳,等.基于生成对抗网络的图像修复技术研究综述[J].系统仿真学报,2022,34(04):778-790 801.
3.郭雨桐,王向阳.基于生成对抗网络的图像修复技术综述[J].智能系统学报,2021,16(06):1137-1153.
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