基于生成对抗网络（GAN）的图像修复算法，旨在通过利用深度学习技术修复图像中的缺陷和损坏区域。算法中包括两个主要组件：一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。生成器使用的是无注意力机制的全卷积架构UNet，而判别器采用的是PatchGAN架构。预处理过程中，加载图像和掩码文件并调整大小，进行随机掩码应用，准备模型输入。生成器根据对抗损失、感知损失和结构一致性损失调整其参数，以改善生成图像的质量和真实性。判别器评估两类图像：真实的未损坏图像和生成器产生的修复图像。通过设计生成器和判别器，算法能够有效地处理和修复图像中的缺陷。

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https://download.csdn.net/download/m0_51339444/85120848 计算机图形学(Computer Graphics) 和计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学中两个重要的研究方向。图形学研究的问题可以概括为如何生成和处理图像，而视觉研究的问题可以概括为如何感知和理解图像。虽然二者研究的问题相差很大，但是由于研究对象往往都是图像，所以二者的关系也很紧密。 传统的图形学和视觉的研究方法，主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果，视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下，越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域，一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面，已经初见成效。今天我们讨论的问题，图像补全(image inpainting)，正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。

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数字图像处理之图像修复——Criminisi图像修复算法，文件包含完整的Criminisi算法的matlab程序和示例图。可直接跑通

C# OpenCvSharp 去水印 图像修复.rar 完整Demo，可直接运行 项目 VS2022+.net4.8+OpenCvSharp4 博客地址： https://lw112190.blog.csdn.net/article/details/132161449

在cpp中用图像修补程序实现PatchMatch在修补程序中实现图像修补简介此存储库从younesse-cv中借用了大部分代码。 但是，该存储库是C风格的，无法使用opencv 3.x进行编译。 我所做的是使用C ++风格的opencv 3.x API包装代码。 感谢zvezdochiot的建议。 依赖cmake> 2.8 opencv 3.x g ++-4.7如何使用下载此存储库git clone https://github.com/ZQPei/patchmatch_inpainting.git编译mkdir build cd build cmake .. make cd .. Ru

生成绘画火炬 根据作者的，对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下，它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型：[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen

完整代码，可直接运行

利用MCA技术可以对图像进行分解与修复，其核心是对图像分解成纹理图像和平滑图像，然后分别进行修复。