Abstract Most image completion methods produce only one result for each masked input, although there may be many reasonable possibilities. In this paper, we present an approach for pluralistic image completion – the task of generating multiple and diverse plausible solutions for image completion. A major challenge faced by learning-based approaches is that usually only one ground truth training instance per label. As such, sampling from conditional VAEs still leads to minimal diversity. To overcome this, we propose a novel and probabilistically principled framework with two parallel paths. One is a reconstructive path that utilizes the only one given ground truth to get prior distribution of missing parts and rebuild the original image from this distribution. The other is a generative path for which the conditional prior is coupled to the distribution obtained in the reconstructive path. Both are supported by GANs. We also introduce a new short+long term attention layer that exploits distant relations among decoder and encoder features, improving appearance consistency. When tested on datasets with buildings (Paris), faces (CelebA-HQ), and natural images (ImageNet), our method not only generated higherquality completion results, but also with multiple and diverse plausible outputs.

旋转运动模糊图像复原，复原效果佳，可以很好的提高图像质量，和图像信噪比

申明：本资源提供matlab版的图像复原常用的运动模糊仿真图像生成程序，未经授权，仅供研究使用，不得使用于任何商用场合。 仿真程序提供2种途径：空域仿真方法和频域仿真方法。

此处提供的代码是“多尺度加权核规范图像复原”计算机视觉和模式识别会议（ ）的实现。 请随时通过与我联系。 Noam Yair。 运行代码 一个简单的例子对于单个图像去模糊示例，请运行“ RunMe.m”文件。 复制纸本实验要进行纸质实验，请使用“ ReproduceExperiments.m”文件，并按照文档中的说明进行操作。 对于一个简单的示例，您也可以按原样运行此功能。 附加选项运行该算法的其他选项是使用“ RunAlgorithm”函数/文件，尽管该函数需要一些输入（损坏的图像，噪声水平等）。 请遵循此功能的文档以直接使用它。 注意：“ RunMe.m”函数的目的是为“ RunAlgorithm”函数创建适当的输入，然后调用它。 因此，您可能会发现使用“ RunMe.m”功能更为方便。 要求和依存关系 具有图像处理工具箱的Matlab。 使用IRCNN方法进行初始化时，请参

主要研究对已损坏了的图像恢复. 它是利用退化现象的某种先验知识(退化模型) ,按退化的逆过程重建图像的技术. 其退化模型是原始图像经过算子,或系统经退化因素作用之后和噪声叠加,形成退化后的图像,即实际得到的图像. 利用逆滤波法复原的原理,通过已知复原图像和噪声,采用退化函数,经过反傅里叶变换,求出原始图象. 同时以Visual C + + 6. 0 与Matlab为开发工具. 实验表明本算法具有良好的性能,能有效抑制和清除干扰对测试结果的影响,具有算法简单可靠等优点,使图像质量得到改善.

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图像复原与超分辨率技术课件PPT，是数字图像处理技术的基础原理，主要介绍图像增强图像复原，超分辨率技术，是相关课程参考课件，也可以作为讲解相关技术的演讲课件，涉及运动模糊，锐化平滑，提高低分辨率图像质量，图像退化模型，逆滤波，维纳滤波，最小二乘法，卷积算子等

图像复原所包含的课件，适用于学习书籍图像处理冈萨雷斯版本的同学。

内有多个程序，主要实现MATLAB中图像的处理等问题，有注释

图像复原算法及代码，C++编写，vc6.0编译环境，复原方法包括：盲目复原，几何复原，非线性复原。