[发明专利]图像补全方法及装置

权利要求书

1.一种图像补全方法，其特征在于，包括：

根据待修复图像，生成n层高斯金字塔，所述n是正整数；

通过块匹配方法，补全所述n层高斯金字塔中各个层的图像，得到补全后的所述各个层真实图；

根据所述n层高斯金字塔的第n层图像和所述各个层真实图，生成对抗网络的生成网络；

根据所述第n层图像和所述生成网络，补全所述待修复图像，得到补全后的补全图；

所述根据所述n层高斯金字塔的第n层图像和所述各个层真实图，生成对抗网络的生成网络包括：

通过所述第n层图像和所述各个层真实图，训练出满足目标函数要求的对抗网络的判别网络；

通过所述第n层图像、所述各个层真实图和所述判别网络，训练出满足目标函数要求的所述生成网络；

其中，所述目标函数用于衡量补全过程中的损失；

所述通过所述第n层图像和所述各个层真实图，训练出满足目标函数要求的对抗网络的判别网络包括：

获取第j更新图和第j层真实图，所述j是1到所述n之间的整数；

将所述第j层真实图和所述第j更新图输入改进判别网络，得到第一判断结果；

当所述第一判断结果表征所述第j更新图和所述第j层真实图是同一图像时，保持所述改进判别网络的参数；

当所述第一判断结果表征所述第j更新图和所述第j层真实图不是同一图像时，通过随机梯度法和所述目标函数更新所述改进判别网络的参数；

将所述第j更新图输入初始生成网络，得到第j-1更新图；

其中，当所述改进判别网络的参数不再更新时，将所述改进判别网络作为所述判别网络，第n更新图是从所述第n层图像中，随机上采样得到与所述第n层图像分辨率相同的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第n层图像和所述生成网络，补全所述待修复图像，得到补全后的补全图包括：

获取第i生成图，所述i是0至所述n之间的整数；

将所述第i生成图和所述第i层真实图输入所述生成网络，得到第i-1生成图；

其中，第0生成图是补全图；第n生成图是从所述第n层图像中，随机上采样得到与所述第n层图像分辨率相同的图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第n层图像、所述各个层真实图和所述判别网络，训练出满足目标函数要求的所述生成网络包括：

获取第p改进图和所述第p层真实图，所述p是1到所述n之间的整数；

将所述第p层真实图和所述第p改进图输入所述判别网络，得到第二判断结果；

当所述第二判断结果表征所述第p改进图和所述第p层真实图是同一图像时，保持改进生成网络的参数；将所述第p改进图输入所述改进生成网络，得到第p-1改进图；

当所述第二判断结果表征所述第p改进图和所述第p层真实图不是同一图像时，根据随机梯度法和所述目标函数更新所述改进生成网络的参数；将所述第p改进图输入更新后的改进生成网络，得到第p-1改进图；

其中，当所述改进生成网络的参数不再更新时，将所述改进生成网络作为所述生成网络；第n改进图是从所述第n层图像中，随机上采样得到与所述第n层图像分辨率相同的图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：

其中，所述G是生成网络，所述D是判别网络，所述I_q是第q真实图像；E[]是期望；所述G_q是第q生成图像；所述q是所述n到0的整数，所述a是预设数值。